董全，张峰，宗志平．基于ＥＣＭＷＦ集合预报产品的降水相态客观预报方法．应用气象学报，２０２０，３１（５）：５２７ ５４２．ＤＯＩ ：１０．１１８９８／１００１ ７３１３．２０２００５０２基于犈犆犕犠犉集合预报产品的降水相态客观预报方法
董 全１） 张 峰１） 宗志平
２）１）（国家气象中心，北京１０００８１）２）
（大连市气象局，大连１１６００１
）摘 要
基于欧洲中期天气预报中心（ＥｕｒｏｐｅａｎＣｅｎｔｒｅｆｏｒＭｅｄｉｕｍ ＲａｎｇｅＷｅａｔｈｅｒＦｏｒｅｃａｓｔｓ，ＥＣＭＷＦ）集合预报系统的降水相态产品（ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ，ＰＴＹＰＥ），分别以ＨＳＳ评分最优、ＴＳ评分最优和频率偏差最优为标准，运用最优概率阈值法，生成雨、雨夹雪、雪和冻雨４类降水相态的确定性预报产品，并与ＥＣＭＷＦ集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示：３种最优标准下，不同相态降水最优概率阈值不同，但冻雨和降雪最优概率阈值均最大，为４０％～８０％，雨夹雪最优概率阈值最小， 约为１０％，三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小；降雨最优概率阈值为７％～２５％，随预报时效延长而增大。对比检验结果显示：最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力，且以ＨＳＳ评分最优时预报效果最佳；最优概率阈值法有效减小冻雨空报，同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和ＴＳ评分，对雨夹雪预报改进效果有限。关键词：集合预报系统；降水相态；最优概率阈值法
引 言
不同相态降水对生产生活影响截然不同，尤其
在冬半年，发生雨雪转换或冻雨常造成较大损失［１］。
同时降水相态与整层的大气温湿廓线相关，对其敏
感且相互影响［２
胡卫锋年龄］，因此降水相态预报是天气预报业
石碳酸
务的重点，也是难点。
严怀忠降水相态预报主要有两种方法：一种是基于历
史个例分析的阈值法［３
］，另一种是基于数值模式的
ＭＯＳ（ｍｏｄｅｌｏｕｔｐ
ｕｔｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）或非线性的机器学习等统计建模方法。阈值法通过个例分析，归纳出与雨雪相态转换相关的阈值因子，主要是中低层的气
温、露点气温、湿球温度、厚度、０℃层高度等要素［４
６
］。统计建模方法通过构建降水相态与数值模式中低层
气象要素之间的统计模型对其进行预报［７］。Ａｌｌｅｎ等［８ ９］运用模式输出不同高度的气温、湿球温度、温度
平流、风、厚度、冻结层高度等要素作为预报因子，建
立雨、
雪、冻雨和无降水４类事件的多元线性回归的ＭＯＳ预报模型。董全等［１
０
］
运用人工神经网络方法，基于数值模式产品开发了中国区域雨雪相态的客观预报产品。Ｓｃｈｅｕｅｒｅｒ等［１１］
基于美国ＧＥＦＳ集合预报
系统，运用贝叶斯分类器以湿球温度廓线为预报因子，开发了降水相态概率预报方法。
近年随着数值模式的发展，降水相态模式预报产品准确率不断提高，
成为降水相态预报中的重要参考。欧洲中期天气预报中心（ＥｕｒｏｐｅａｎＣｅｎｔｒｅｆｏｒＭｅｄｉｕｍ Ｒａｎｇ
ｅＷｅａｔｈｅｒＦｏｒｅｃａｓｔｓ，ＥＣＭＷＦ）集合预报系统的降水相态预报产品（ｐｒｅｃｉｐ
中国发明与专利
ｉｔａｔｉｏｎｔｙｐ
ｅ，ＰＴＹＰＥ）［１２］
在预报业务应用中表现出较好的预报效果［１３ １４］
鲁友社区。
集合预报系统考虑数值模式物理过程和初始条件等不确定性因素，从概率角度提高数值模式预报
性能［１５ １８
］。在实际预报应用中，面对确定性预报要
２０２０ ０６ ０１收到，２０２０ ０７ ３０收到再改稿。
资助项目：国家重点研究发展计划（２０１７ＹＦＣ１５０２００４），国家重点研究发展计划“科技冬奥”专项（２０１８ＹＦＦ０３００１０４），国家科技支撑计划（２０１５
ＢＡＣ０３Ｂ０３
，２０１５ＢＡＣ０３Ｂ０１） 邮箱：ｄｏｎｇｑｕａｎ＠ｃｍａ．ｇ
博盈投资ｏｖ．ｃｎ第３１卷第５期２０２０年９月
应用气象学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＰＰＬＩＥＤＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＳＣＩＥＮＣＥ Ｖ
ｏｌ．３１，Ｎｏ．５Ｓｅｐ
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