《数值预报产品释用》课程中统计检验方法介绍

《数值预报产品释用》课程中统计检验方法介绍
作者：郭志荣
来源：《教育教学论坛》2017年第23期
摘要：随着气象部门业务发展的需要，南京信息工程大学大气科学学院在2013版的教学计划中新增了《数值预报产品释用》这一门必修的集中性实践课程。

在课程没有开始授课之前，作为课程负责人，有必要对课程内容进行详细的了解和介绍。

预报意味着对将来状态的预测，检验就是评估预报质量的过程，所以产品检验是该课程中非常重要的一环。

本文主要介绍目前业务中常用的几种统计检验方法。

关键词：大气科学；数值预报产品释用；统计检验方法
中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）23-0206-02
数值预报逐渐成为业务天气预报的重要基础，在气象业务与服务中发挥了重要的作用。

目前，在国内业务天气预报应用中比较多的是全球中期数值天气预报系统T639、欧洲中心（ECMWF）数值预报和日本数值预报。

就大多数数值预报产品本身而言，虽然目前已经具有较高的质量，但由于分析误差和模式自身的误差，对局部地区的天气形势和要素预报不可能预报得非常准确，因此我们不可能将任何数值预报产品直接用于天气预报，而通过发展数值产品的释用技术来制作气象要素预报是可行的。

开展数值预报产品检验有利于加深对数值模式认识，是择优使用数值预报产品，提高天气预报准确率的有效途径，同时也可为研究数值预报产品释用方法提供一定的参考依据。

一、业务中常用的检验方法
目前业务中常用的主要检验方法有：目视检验方法、常规的统计检验方法（两分类预报检验方法、多级分类预报检验方法、连续变量检验方法、概率预报检验方法）、空间预报方法等方法。

本文只介绍常规的统计检验方法当中最常用的几种两分类预报检验方法。

二、常规的两分类预报统计检验方法
两分类预报是指当事件发生时为“有”，事件没有发生时为“无”。

例如降水和雾的预报通常用“有”和“无”来表示。

在一些应用中可以指定一个阈（如风速大于10米/秒）来定义“有”和“无”的界限。

检验这一类预报，用列联表来表示预报事件“有”和“无”的发生频率。

击中：预报发生，实况也发生的事件（A）；
漏报：预报不发生，但实况发生了的事件（B）；
空报：预报发生，但实况未发生的事件（C）；
反击中：预报不发生，实况也未发生的事件（D）。

1.准确率。

PC=■×100%
PC值域：0%～100%，理想值：100%。

准确率简单、直观。

但由于“反击中”的权重与“击中”一样，反应不出极端天气的预报准确性。

在降水预报中，用对晴雨预报的检验，击中（A）表示有降水预报正确，反击中（D）表示无降水预报正确。

2.TS评分或CSI评分。

TS=CSI=■×100%
TS值域：0%～100%，理想值：100%。

TS评分反映了预报和实况都发生的情况比例，它对击中（A）事件敏感，也惩罚空报和漏报事件，如果不考虑反击中（D）事件，则可以认为评分是精确的。

由于TS评分不能区分预报错误来源，所以常和空报率（FAR）与漏报率（PO）一起考虑。

TS评分依赖事件的气候频率。

对小概率事件，由于击中是偶然产生的，所以评分较低。

3.空报率。

FAR=■×100%
FAR值域：0%～100%，理想值：0。

4.漏报率（PO）。

PO=■×100%
PO值域：0%～100%，理想值：0。

5.预报偏差。

BIAS=■
BIAS值域为：0～+∞，理想值：1。

预报偏差不比较预报的好坏，只比较预报和实况发生事件的相对频率，揭示了预报击中（A）事件是过多或过少的倾向。

6.ETS评分。

ETS=■
其中hitsrandom=■
ETS值域为-1/3～1，理想值为1。

ETS评分吸收了TS的一些优点，又降低了随机概率对评分的影响。

譬如，因为在湿季要比干季容易预报降水，ETS评分就更能体现预报能力。

ETS 评分经常用来检验数值模式的降水预报。

ETS评分对空报和漏报采用了同样的惩罚措施，而并没有区分预报误差来源。

7.HSS评分。

HSS=■
（ExpectdCorrect）random=■
HSS值域：-∞～1，理想值：1。

HHS评分消除了纯粹由于随机变化而产生预报正确的因素，是属于广义的技巧评分。

公式中分子是剔除了随机变化的预报正确数。

在气象学中，随机变化和气候值预报、持续性预报等相比通常并不是最好的预报。

8.TSS评分。

TSS=■-■=■
=■-■
=POD-POFD
=（accuracy for events）+（accuracy for non-
events）-1
TSS：-1～1，0表示没有预报技巧，理想分：1。

特点是利用例联表中的所有要素，不依赖与气候事件的发生频率，但对大概率事件检验效果会更好。

像POD一样，在第一项中给极端事件的权重过大，所以可能对常发事件更有用。

该评分对漏报事件敏感而对假警报事件不敏感。

隐含根据观测分层的特性。

如果一个事件发生了几次在都没有预报出来，即便总的精度很高，则评分也可能是负值。

9.后一致性。

PAG=■=■
PAG：0～1，理想分：1。

表示所有预报事件中正确的比率。

只与预报数有关，与实况的关系不确定。

注意与POD的区别。

10.探测率。

POD=■=■=■
POD：0～1，理想分：1。

应与空报率一起考虑。

是ROC的重要部分。

表示在所有观测事件中被正确预报的比率。

POD+PO=1
11.空报探测率。

POFD=■=■=■
POFD：0～1，理想分：0。

是ROC的重要部分。

表示空报在所有观测的非事件中所占的比率。

三、结语
数值预报产品检验作为数值产品释用当中非常重要的一环，设计合理的检验方案其检验结果不仅可以为模式设计者有效判断模式的物理方案、参数化及陆面过程等的合理性提供参考，而且可以为模式使用者（预报员）了解模式的预报性能提供帮助，尤其对要素预报，具有指示性意义。

参考文献：
[1]潘留杰，张宏芳，王建鹏.数值天气预报检验方法研究进展[J].地球科学进展，2014，29（3）：327-335.
[2]潘留杰，张宏芳，朱伟军，等.ECMWF模式对东北半球气象要素场预报能力的检验[J].气候与环境研究，2013，18（1）：112-123.
[3]张宏芳，潘留杰，杨新.ECMWF、日本高分辨率模式降水预报能力的对比分析[J].气象，2014，40（4）：424-432.
[4]王雨.2004年主汛期各数值预报模式定量降水预报评估[J].应用气象学报，2006，17（3）：316-324.
[5]刘还珠，张绍晴.中期数值预报的统计检验分析[J].气象，1992，18（9）：50-54.
Introduction of Statistical Verification Methods in "The Numerical Forecasting Product Release" with Course
GUO Zhi-rong
（College of Atmospheric Sciences，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing，Jiangsu 210044，China）
Abstract：With the needs of the development of meteorological department business，nanjing university of information Science & Technology in the 2013 version of the teaching plan adds "The Numerical Forecasting Product Release" in the required concentration practice courses.Before start this course，as the Course director，it is necessary in detail the content of the course.Forecast is a prediction of the future，testing is the process of evaluation prediction quality，so the product inspection is a very important part of this course.So the Forecast Performance Verification is a very important role in the course.This paper mainly introduces several kinds of statistical verification methods in current business.
Key words：atmospheric sciences；"The Numerical Forecasting Product Release"；Statistical verification method。