空间检验方法在降水评估中的应用研究

Methods for dichotomous forecasts (yes/no) (Threat Score et al.) are always used in the verification of precipitation forecasts, these standard methods are affected by the well-known double penalty problem. In a point to point comparison, small displacements in space or time with regard to the observation penalize twice the forecast. Spatial techniques as the popular scientific and diagnostic methods have been recently developed to alleviate this problem. Based on the currently research for verification of precipitation, spatial techniques applied to evaluation of precipitation will be developed on the basis of the MODE（Method for Object-based Diagnostic Evaluation）that should give a helpful scheme to compare forecasts of precipitation objects to the observation. It produces a method of defining rain area for the purpose of verifying precipitation and the precipitation objects are defined in both forecasts and observations based on a convolution and thresholding precedure. The matching ability has a stong dependence on object size and is interpreted as the influence of relatively predictable synoptic-scale systems. Based on the "721" extreme rainfall event, some sensitive tests are simulated with different horizontal resolutions, it should show the convergence characteristics in these tests. Using wavelet analysis, it can be easy to evaluate simulating ability by analysising the influcence of different scale systems. It is also carried out research to compare the difference between spatial verification method and standard dichotomous method, and a comprehensive evaluation scheme should be made to combine the standard verification method and spatial techniques applied to verification of precipitation. The comprehensive scheme should be used in operational model to test the evaluation technique and improve precipitation forecast ability.

传统的降水检验中多采用TS评分等分类检验方法，这些方法由于使用点对点的比较方式，使得降水评估受到空间及时间微小差异所带来的"双重惩罚"，无法客观反映降水预报的真实能力。降水空间检验方法是当前国际检验评估研究的热点，申请人拟开展以雨区相似度评价为核心的MODE空间检验方法研究，该方法通过降水目标一致性判断获取评估信息，易于探讨不同空间尺度下降水预报的形态差异以了解模式的基本性能。本项目基于"721"强降水个例，通过不同分辨率下的模拟分析考察MODE方法在不同预报精度下的收敛性特征,并采用小波分析方法探讨MODE方法在不同空间尺度下的评估能力,以此作为模式降水预报的诊断依据, 为模式改进提供方向。同时通过MODE方法与传统分类检验方法评估差异分析，寻找两类方法在检验评估中的结合点，以提出结合空间及传统分类检验方法的降水诊断评估方案，并将其应用于业务模式中以改进模式降水预报能力。

针对传统降水评分的“双重惩罚”问题，开展基于以雨区相似度评价为核心的MODE空间检验方法研究，利用GRAPES区域模式最新版本，针对2012年“721”强降水过程，展开不同分辨率的模拟试验，考察MODE空间检验方法在不同分辨率条件下的降水评估能力，并与传统分类检验方法的降水评估方法比较发现，其在降水总体形态及位置匹配上具有明显的优势，可更好的反映真实的预报状况。选取2015年苏迪罗台风过程，考察不同空间检验方法在登陆台风降水评估中的检验效果，分别利用MODE、邻域FSS、UPSCALING方法及尺度分离方法（Wavelet）进行不同预报尺度的评估发现，空间检验方法相对传统技巧评分方法，其更易于获得降水结构及尺度的定量化信息，空间检验方法受雨带尺度的影响；当预报尺度小于分析尺度，技巧将明显降低；尺度分离方法是诊断预报分布特征的非常有效的方法。选取2010-2016年夏季华北70个典型强降水个例，根据其环流形势场将其分为低涡型、西来槽型和切变线型。然后，利用降水空间检验法(MODE)，通过对比质心距离、轴角以及纵横比等要素，讨论了几种常规业务模式对华北地区夏季强降水的中期预报能力。结果表明，ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水预报能力较差；当实况强降水落区范围较大时，ECMWF模式和T639模式中期预报的雨带为狭长型并呈现东北-西南走向，预报与实况较为一致，但两种模式预报的降水落区均较实况偏西、偏南；这两种模式对较小面积的降水，其预报的降水范围较实况偏大，而对较大面积的降水，预报较实况明显偏小。