李子良 赵滨 李国平

摘要 常规降水检验受空间及时间微小差异所带来的“双重惩罚”影响严重，邻域空间检验FSS（Fraction Skill Score）方法在确定性预报中已体现出弥补这一不足的明显优势。随着集合预报分辨率的不断提高，集合降水预报同样存在与确定性预报相似的问题。本研究将FSS方法拓展至集合预报领域，构建适用于集合预报的降水空间检验指标EFSS（Ensemble Fraction Skill Score），利用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）集合预报模式2018年夏季降水预报产品及国家气象信息中心提供的格点化降水融合产品进行分析，发现EFSS评分不受集合成员数影响，可获取一致性的评估结论。通过与适用于集合预报的常规技巧评分EETS（Ensemble Equitable Threat Score）对比分析发现，常规技巧评分受限于评分过低而无法有效反映强降水过程间差异性特征，EFSS方法则可有效提升强降水预报检验辨识度。

关键词 邻域空间检验;集合预报;常规技巧评分;EETS;EFSS

随着数值预报技术的不断提高，面向更小尺度的精细化预报检验技术逐渐成为国内外关注的重点。Mass et al.（2002）提出基于目标命中率为核心的传统分类检验方法在高分辨率降水检验中受到空间和时间微小差异所带来的“双重惩罚”，难以获得足够的评估信息，也无法客观地反映降水的真实预报能力（Baldwin and Kain，2006;Ahijevych et al.，2009;Brill and Mesinger，2009;梅钦等，2018），在传统二分类检验方法基础上，欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的Rodwell et al.（2010）开发了一种基于概率空间误差分布的三分类降水检验方法（Stable Equitable Error in Probability Space，SEEPS），该方法不受降水强度阈值影响，可获取降水预报性能的综合评价，但该方法无法正确描述过干（干旱）、过湿（强降水）条件下的降水预报能力，极大限制了其在强降水预报中的应用效果（Haiden et al.，2012）。……