汪瑛，胡胜，涂静，曾沁，张红艳，黄晓莹，龚月婷，张华龙

（1．广东省气象台，广东 广州510641；2.中国气象局广州热带海洋气象研究所，广东 广州510641；3.国家气象信息中心，北京100081）

1 引 言

定量降水预报（Quantitative Precipitation Forecast，QPF）由于影响其时间和空间分布的变量太多，被认为是天气预报领域最困难的挑战之一，其预报技巧提升也相对缓慢。因此，2015年之前的几十年内我国降水业务预报以文字预报为主。近年来随着数值模式空间分辨率的提升、数据同化能力改善、数值计算方法和次网格物理过程参数化的完善，模式对于降水的预报技巧不断提高，如Forbes等[1]对ECMWF全球模式在2000—2015年的降水性能进行评估表明：模式降水的预报可用时效相当于提高了1天左右。2006年中国气象局自主研发了全球/区域业务模式GRAPES，基于此框架，广东省气象局结合区域特点建立了更高分辨率的华南区域数值天气预报业务模式（GZ_GRAPES）。模式时空分辨率和预报能力提升，为高分辨率QPF业务提供了核心支撑，很多国家都建立了人机交互的格点天气预报业务，如美国2003年率先建立数字化天气预报业务，2008年澳大利亚和韩国开始了格点预报业务[2]。广东省气象局2014年起在国内率先建立了人机交互的网格天气预报业务，要素预报空间分辨率为5 km，时间分辨率为3天内逐小时，4～7天逐6小时。

网格预报产品检验评估是监控预报性能、理解模式误差以及改进预报的基础[3]，WWRP/WGNE的检验工作组[4]形成了一套用于QPF的检验标准，为不同空间区域、不同强度的模式定量降水预报提供了对比的可能。……