盛春岩 曲巧娜 范苏丹 荣艳敏 孙兴池

1 山东省气象防灾减灾重点实验室，济南 250031

2 山东省气象科学研究所，济南 250031

3 山东省气象台，济南 250031

提 要： 针对业务上大量的数值预报产品如何快速选优问题，提出了一种基于目标对象的数值模式区域降水预报选优方法。该方法首先通过TS评分、重心位置、面积大小、落区形状预报评分的权重平均进行单个目标对象评分，在此基础上，进行区域预报总评分和预报选优,以局地分散性降水和大尺度降水为例进行对比试验以及3个月的批量试验。结果表明:该方法选优结果合理。单个目标对象识别匹配时加大TS评分权重(超过0.4)对选优结果有较大影响，能够提高选优结果的合理性。按照每个目标对象的面积权重评分计算区域预报总评分，是合理选出最优预报产品的关键。该方法对于局地分散性降水预报选优具有优势，可以克服传统TS评分的缺点。由于目标对象评分考虑了降水落区形状、重心位置和面积大小评分，其选优结果较单一TS评分更为合理。

引 言

数值天气预报已成为天气预报的重要基础和核心支撑技术。目前，省级气象局可以接收到国内外全球数值预报和国内区域中尺度数值预报产品，这些全球和区域数值预报可以每日两次提供至少3天内的逐小时降水、温度、风等要素预报。同时，快速更新循环同化预报(RUC)系统可以对短时天气进行逐小时循环更新预报。由于不同数值预报对不同天气过程的预报准确率各有所长，大量的数值预报产品如何选择使用，成为当今预报员面临的一个重要难题。……