基于累加气候概率的FSS检验方法对多模式短时暴雨预报的评估OA北大核心CSTPCD

为深入认识数值天气模式强降水精细化预报性能,本文以短时强降水多发的浙江省2019年5到10月降水为例,采用分数技巧评分(Fractions Skill Score,简称FSS)邻域检验方法,评估了6个业务模式短时降水预报准确性,重点探讨了各模式短时暴雨预报能力及天气背景的影响。结果表明:(1)基于站点降水的累加气候概率,确定了短时小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨的预报技巧评分阈值各为0.583、0.522、0.506、0.502和0.500,改进并实现了FSS方法对长时间序列各等级降水预报技巧尺度的综合评估。(2)只有上海中尺度区域数值预报业务系统和浙江中尺度区域数值预报业务系统的暴雨预报平均评分达到预报技巧,相应技巧尺度为159、159和183 km;这3个产品共有约6成预报达到技巧评分,其技巧尺度累积频率从3 km至183 km可增幅近50%,这种尺度选择性评价可为不同尺度下产品应用提供参考。(3)不同天气背景下各模式预报性能差异明显。台风类、梅雨类和弱天气尺度强迫类短时暴雨预报的最优模式分别是欧洲中期天气预报中心全球预报模式、上海中尺度区域数值预报业务系统和浙江中尺度区域数值预报业务系统,各技巧尺度为27、99和135 km,模式产品使用中需分类区别对待。