基于评分最优化的模式降水预报订正算法对比

【摘要】：使用2013年1月1日—2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法(OTS)和最优ETS评分订正法(OETS)确定预报日各级降水订正系数,对2014—2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法(FM)对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。