基于雨量分级回归分析的站点日降水量预报订正

发布时间：2021-10-25 01:45

　　利用ECMWF 24h累计降水量预报资料,以全国范围内2403个国家地面气象观测站24h累计降水量作为观测资料,对站点预报结果进行雨量分级回归订正,并与直接双线性插值的预报结果进行对比,利用频率匹配法进一步对不同量级的降水预报结果进行二次订正。结果表明,雨量分级回归相比双线性插值,可以减小预报误差,提高预报结果与观测值之间的相关系数以及降水预报的ETS评分,使站点预报值更接近实况。频率匹配法能改善各降水量级的预报效果,降水面积偏差减小,小雨空报率和大雨漏报率减小。对于不同起报时间、不同降水量级和不同预报时效,雨量分级回归和频率匹配法的改进程度各不相同。雨量分级回归对于20:00起报的降水预报改进幅度大于08:00,对0.1mm和50mm量级的降水预报改进较为有限,对5～15mm量级的降水预报改进明显,且随预报时效的延长,对降水预报的改进幅度呈增大趋势。此外,频率匹配法对于起报时次效果较差的降水预报改进幅度较大。 

【文章来源】：气象科技. 2020,48(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

中国2403个国家地面气象观测站点分布

某一阈值在预报中出现的频率应与在实况中出现的频率一致（即图2中纵坐标应保持不变），例如预报中的25mm降水应被订正到和实况频率一致的15mm降水，35mm降水预报应被订正到45mm降水。这种保持预报值和观测值频率一致的方法叫作“频率匹配法”。从空间分布来理解，频率的大小实际就是空间范围的大小（站点数的多少）。根据Zhu和Luo[23]的研究思路，本文统计预报和观测频率采用的是递减平均法。式（2)～(3）中，fk,t代表第t天阈值为k的降水频率平均值，代表第t-1天阈值为k的降水频率平均值，fk,t代表第t天阈值为k的降水频率，w是权重系数，n是递减平均天数，本文n取30d，用迭代30d后的降水频率平均值作为初值启动。

以上研究表明，不同起报时间的降水预报在不同的检验方法下效果不尽相同。相比直接双线性插值，雨量分级回归可以提高模式预报值与观测值之间的相关系数，减小模式的预报误差，提高不同降水量级的ETS评分。但由于线性回归的平滑作用，还存在较严重的小雨空报和大雨漏报问题。3 频率匹配法对降水量级的订正

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3456403