娄小芬,王丽颖,罗玲,傅良,钱浩

(浙江省气象台，杭州 310007)

引 言

极端降水事件是典型的极端天气事件之一。在政府间气候变化专门委员会(IPCC)第三次和第四次报告中，极端天气事件均被定义为：在某一特定地点和时间，其发生概率极小，通常只占该类天气现象10%或者更低。极端降水事件一旦发生，往往给国民经济和人民生命财产造成重大损失(Zhai and Liu，2012)，因此如何提高对这些降水、温度等极端天气的预报能力，是目前我国气象部门面向国家防灾减灾和重大服务需求的重要发展方向。由于大气是一个混沌系统，小概率极端天气事件的发展演变存在诸多不确定性，用单一数值天气模式预报其未来演变是不严谨的(杜均和陈静，2010；陈法敬等，2011；任志杰等，2011)，而集合预报系统综合考虑了初始场、模式物理过程等不确定因素，为小概率事件提供了更加全面的预报信息，具有发展极端或灾害天气预报技术的先天优势。Buiz⁃za(2008)研究表明，基于不同起报时刻的集合概率预报较确定性模式更加连续且稳定。近年来随着集合预报系统(EPS)的发展，数值模式对极端天气的预报能力不断提高(汪娇阳等，2014；Petroliagis and Pinson，2014；朱鹏飞等，2015；董全等，2016；陶亦为等，2016)。

利用有效的方法对集合预报提供的极端信息进行提取和检验，从而对极端天气进行识别和预报，具有重要科学和实际意义(高丽等，2019)。为了识别极端天气事件是否发生,欧洲中期天气预报中心(EC⁃MWF)研究了一种极端天气预报指数EFI，其表征的是气候值与集合预报系统集合成员之间的连续差异,利用极端天气指数能够较准确地识别出极端天气所发生的区域。……