一种由单一数值预报生成概率预报的方法

摘要

有技巧的降水集成预报是产生有技巧的水文集成预报的基础，但是集合数值模式得到的集合预报的可预报性还有待进一步的研究，而现行的很多单一数值天气预报却具有较高的预报技巧。将有一定技巧的单一数值预报生成集成预报进入水文模型，同时得到相应的概率预报提供给不同要求的用户，变得很有意义。本文正是在上述思想基础上，利用一种基于单一数值预报和对应的观测资料，通过二元亚正态分布，建立条件亚正态分布函数的概率预报模型的方法。该方法能够用单一数值预报生成用户给定的各种降水量阈值发生的概率，也可以生成给定某种概率下发生该概率的降水量阈值。因此给定多个概率就可以得到多个降水量阈值，这些多个降水量阈值的预报，可以看作一个个成员而进行集成。也就由单一数值预报得到了具有概率预报意义的集成预报。本文采用1981 年1 月1 日到2003 年12 月31 日的淮河流域160 个气象站点的降水观测资料，利用上述方法，将同时段的美国GFS 模式24 小时累积降水量的单个数值预报，利用亚正态分布得到了单一数值预报的条件下观测出现的概率分布，在此基础上得到的集成预报，其发散度体现了单一数值预报的准确性。并通过该方法建立条件亚正态分布函数的概率预报模型。使用已建立的模型对淮河上游大坡岭至息县流域7 月不同单一数值预报的面雨量得到的条件分布结果分析发现，随着单一数值预报的面雨量值的增加，得到的概率预报的发散度不断增大，不确定性加大。对1981 年1 月1 日到2003 年12 月31 日使用概率预报模型进行集成预报后报，得到28 个成员的集成预报，利用相应的观测资料对结果进行了均方根误差（RMSE）、Brier 技巧评分（BSS）以及百分位评估的统计检验。统计检验结果表明：这种通过由条件亚正态分布函数的概率预报模型得到的集成预报具有一定技巧的预报，它是建立在一种有技巧的单值数值预报之上的，其预报效果受到原单一数值预报效果的影响。从检验单值预报的均方根误差来看，不同子流域得到的集成平均的均方根误差相对单一数值的预报都有不同程度的降低，就平均状况而言，有明显高报的流域，集成平均的均方根误差降低的更为明显。对集成预报的降水概率的Brier 技巧评分均表现出比气候预测更好的结果，集成预报对降水概率的预报在整年的时间段上都是具有一定的参考价值。从能直观检验集成预报结果的百分位评估来看，集成预报能较好的抓住降水量小的事件，而对于暴雨及以上量级的降水预报能力相对较弱。