基于集合预报统计量青海QPF方法简介

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1、基于集合预报统计量的青海省QPF方法简介1.预报技术方法概要依托青海省数值模式动力解释应用创新团队和青海省智能网格攻关创新团队的共同努力和持续研发，在青海省2014年山洪建设项目《定量降水估测和预报技术改进和完善》和2017年青海省气象局重点科研项目《青海省精细化格点降水预报技术改进和优化》的支撑下，基于EC集合预报统计量产品和EC_thin产品，采用一系列主观预报思路客观化的本地化算法，基于实时检验，采用时空动态建模，研发了青海省定量降水预报（QPF）系统。预报对象为格点定量降水；预报范围为青海省内格点，2015年至2017年经纬度范围为88~105°E，30~40°

2、N，2018年根据业务规定改为89.3~102.95°E，31.4~39.4°N；格点分辨率2015年至2017年为12.5Km，2018年根据业务需求提升至5Km；时间分辨率2015年至2017年为0~72h逐24h，2018年根据业务需求提升至72h内逐3h。预报方法和系统主要研发人员为青海省气象台一线业务工作人员，其中包括首席预报员5名，完全自主研发，研发成果被青海省气象局认定为科技成果。在近三年汛期业务试运行期间，预报产品的预报效果为将全省区域级站点的晴雨预报准确率提高至国家站级站点的预报准确率水平，区域中降水分级TS评分和国家站TS评分基本持平，大雨略高1个百

3、分点。2.技术创新性技术创新性主要体现在：1）将主观预报思路客观化，有利于预报经验传承和改进；2）基于实时检验的动态降水预报模型建立，有利于及时跟进模式动向；3）本方法是对集合预报资料在青海高原地区天气预报和定量降水预报中应用的首次尝试。具体阐述如下。主观预报思路客观化主要体现在落区预报算法设计中，而时空动态建模主要针对降水强度算法。落区算法方面，即“下不下”问题：如何将N种集合预报降水预报产品（本方法主要采用的集合预报统计量产品有控制预报产品、融合预报产品、概率匹配产品、50分位数产品、平均值产品及最大值产品等）整合为一个确定性的晴雨预报数据？主要试验了实况检验算法、

4、相关系数法、神经网络算法和交集算法，最后采用主观预报思路，即多数决策或交集思路，确定交集算法确定落区。格点降水强度算法方面，即“下多大”的问题，采用了平均算法，后期基于逐年汛期产品检验结果，逐步加入了谱误差订正、区域误差订正及融合订正算法，最终确定格点降水强度。本地化的落区和强度的一系列算法均为日常本地主观预报思路的客观化，而这种算法是基于定量检验基础上的，比主观定性更具体定量，可以根据滚动的预报检验结果进行不断地优化和改善，并且使得老预报员的一些定性的预报经验得以传承和发展。在一系列本地化算法基础上，分区域和分时间地建立了时空动态降水预报模型，这种动态模型有利于跟进模

5、式调整，及时调整预报模型参量。并根据此次比赛要求，引进EC_thin的TP3h产品，在总体24h小时降水总量被前期算法约束的前提下，根据细网格3h降水进行了降水时间插值。在单站逐小时降水预报技术中，采用青海QPF确定24h总降水，根据EC_thin预报的大尺度和对流性降水比例阈值以及中尺度模式降水预报持续时间采用线性趋势插值和气候背景拟态插值时间插值方案。青海QPF的研发和运行是对集合预报资料在青海高原地区定量降水预报中应用的首次尝试，也是集合预报资料在高原天气预报中初步探索。集合预报是天气预报的未来重要发展方向，对这一资料的解释应用和后续发展也是非常必须和紧迫的，更是

6、具有广阔前景的。3．技术先进性近三年汛期的逐日及逐月的实时检验表明，该方法预报产品将青海辖区内区域级站点（2015和2016年为484站，2017为617站）的晴雨准确率水平提升接近至全省43个国家站晴雨预报准确率水平，且该方法预报产品2015年24小时小雨TS评分（0.48）高于全国各省同期投入运行的定量降水预报平均TS评分（0.34）。对近三年春季青海省南部地区大到暴雪天气过程和汛期数次区域性大雨天气过程预报均有较好的预报参考指导，区域性大雨过程预报TS评分在0.25以上，对于降水中心的预报也有一定指示。相比同期中央台指导预报具有一定的正技巧，对于现行业务中的格点降

7、水预报及前期站点降水预报均有较好的参考作用。总体预报效果较好，对于无缝隙智能网格预报业务具有较好的技术支撑作用，目前已经成为青海省气象台短期降水天气预报的主要参考产品之一。4.预报准确率预报产品自2015年5月1日投入业务试运行，在近三年的汛期运行期间，就晴雨预报准确率而言，青海QPF本地化算法三年汛期平均晴雨预报准确率24h、48h、72h时效分别达到74%、73%、71%，而同期全省43站城镇预报质量24h、48h、72h时效分别为75%、74%、72%，因此，青海QPF对484个乡镇级站点的晴雨预报准确率接近同期城镇晴雨预报准确率水