ECMWF 集合預(yù)報統(tǒng)計量產(chǎn)品在重慶降水預(yù)報中的檢驗與分析

龐 玥，王 歡，夏 蘩，羅 娟

（重慶市氣象臺，重慶401147）

隨著氣象事業(yè)的發(fā)展，數(shù)值預(yù)報是當代天氣預(yù)報的主要參考工具，數(shù)值預(yù)報的發(fā)展是提高天氣預(yù)報業(yè)務(wù)水平的關(guān)鍵[1-4]。然而，由于數(shù)值預(yù)報存在不確定性，其預(yù)報結(jié)果往往很不穩(wěn)定，尤其是對轉(zhuǎn)折性、突發(fā)性天氣過程的預(yù)報經(jīng)常失敗，因此靠單一的確定性數(shù)值預(yù)報來提高其準確率變得尤其困難，這對發(fā)展數(shù)值預(yù)報技術(shù)提出嚴峻的考驗[5]。集合預(yù)報正是從這種不確定性出發(fā)，通過初值和模式擾動的方法，由數(shù)值預(yù)報模式積分得到一組預(yù)報集合，從而推斷大氣所有可能的狀態(tài)[6-9]。因此集合預(yù)報能夠提供更多有價值的信息，提供預(yù)報災(zāi)害性、極端天氣的可能，為決策服務(wù)提供更有效的支撐[10-13]。

世界上主要發(fā)達國家都非常重視集合預(yù)報系統(tǒng)的發(fā)展。1992 年，歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）和美國國家環(huán)境預(yù)報中心（NCEP）分別建立了各自的集合預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)，之后，加拿大（CMC）、日本、英國、韓國等國家也都分別建立了相應(yīng)的全球集合預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)。經(jīng)過20 多年的研究，集合預(yù)報技術(shù)得到進一步提高和完善，在發(fā)達國家數(shù)值業(yè)務(wù)體系中已得到廣泛深入的應(yīng)用[14-17]。中國在集合預(yù)報系統(tǒng)建設(shè)和業(yè)務(wù)應(yīng)用方面起步較晚，近年來國內(nèi)對集合預(yù)報的發(fā)展也越來越重視[18-22]。2006 年底，中國氣象局（CMA）的T213 全球集合預(yù)報系統(tǒng)實現(xiàn)業(yè)務(wù)化，2011 年開始， 國家信息中心開始接收ECMWF、NCEP、CMC 等中心的實時集合預(yù)報數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，國家氣象中心集合預(yù)報團隊開發(fā)了前端集合預(yù)報產(chǎn)品顯示分析平臺——“集合預(yù)報工具箱”，目前已在國家級和省級業(yè)務(wù)預(yù)報平臺上得到推廣應(yīng)用，集合預(yù)報產(chǎn)品已成為廣大預(yù)報員日常天氣預(yù)報中的重要參考。

2013 年底，重慶市氣象臺開始接收ECMWF、NCEP、CMC、CMA 的集合預(yù)報產(chǎn)品，并引進了“集合預(yù)報工具箱”，且在業(yè)務(wù)中得到應(yīng)用，為預(yù)報員提供了豐富的集合預(yù)報產(chǎn)品。但在日常業(yè)務(wù)中，如何從海量的集合預(yù)報數(shù)據(jù)中挖掘有效的預(yù)報信息，如何在有限時間內(nèi)擇優(yōu)使用集合預(yù)報產(chǎn)品等，都是集合預(yù)報應(yīng)用中急需解決的問題。本文利用接收較全、業(yè)務(wù)上常用的ECMWF 集合預(yù)報資料和重慶市自動站降水量資料，客觀檢驗分析重慶地區(qū)2014—2016 年ECMWF 集合預(yù)報系統(tǒng)降水產(chǎn)品的預(yù)報性能，以期在今后預(yù)報員深入認識集合預(yù)報系統(tǒng)，從而擇優(yōu)使用集合預(yù)報產(chǎn)品來提高業(yè)務(wù)水平提供客觀依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源及預(yù)處理

文中所用資料包括ECMWF 集合預(yù)報降水資料和重慶市自動站降水資料。

（1）ECMWF 集合預(yù)報降水資料：由51 個成員組成，包含50 個預(yù)報成員和1 個控制預(yù)報成員。選取2014 年1 月1 日—2016 年12 月31 日基于ECMWF 集合預(yù)報系統(tǒng)開發(fā)的12 個常用降水統(tǒng)計量產(chǎn)品，包括：概率匹配平均、平均數(shù)、中位數(shù)、最大值、最小值、Mode、控制預(yù)報、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品及ECMWF集合預(yù)報的百分位值降水預(yù)報產(chǎn)品和概率預(yù)報降水產(chǎn)品。預(yù)報區(qū)域選取重慶范圍（105°~111°E，27°~33°N），分辨率為0.5°×0.5°。考慮到ECMWF 集合預(yù)報資料會有8~12 h 的接收延遲，因此初始檢驗時間設(shè)為模式起報的12 h，選取模式08 時和20 時（北京時，下同）起報的短期時效逐24 h 降水產(chǎn)品，即12~36 h、36~60 h、60~84 h 時效（以下簡稱36 h、60 h、84 h 時效）。剔除未接收到的資料時次，共選出1990 個樣本。

（2）重慶市自動站降水資料：選取2014 年1 月1 日—2016 年12 月31 日08 時和20 時的重慶市34 個自動站降水資料（圖1）。利用最優(yōu)插值法，將集合預(yù)報系統(tǒng)的格點預(yù)報資料插值到34 個自動站上，得到各站點的降水預(yù)報產(chǎn)品，并進行檢驗分析。

圖1 檢驗區(qū)域及34 個自動站點分布

1.2 檢驗方法

為便于研究和比較，本文采用目前氣象業(yè)務(wù)中常用的《中短期天氣預(yù)報質(zhì)量檢驗辦法》對集合預(yù)報降水產(chǎn)品進行晴雨檢驗（PC）、TS 評分和預(yù)報偏差檢驗（BS）。其表達式為：其中，NA 為預(yù)報正確的站數(shù)，NB 為空報站數(shù)，NC為漏報站數(shù)，ND 為無降水預(yù)報正確的站數(shù)。

按照傳統(tǒng)的統(tǒng)計檢驗方法對集合預(yù)報降水產(chǎn)品做累加降水量級檢驗，即當預(yù)報降水量級≥實況降水量級均為預(yù)報正確。雨量等級劃分為小雨以上（≥0.1 mm）、中雨以上（≥10.0 mm）、大雨以上（≥25.0 mm）、暴雨以上（≥50.0 mm）降水量級（以下簡稱小雨、中雨、大雨、暴雨量級）。

2 晴雨檢驗結(jié)果及分析

ECMWF 集合控制預(yù)報為不加擾動的預(yù)報結(jié)果，即日常業(yè)務(wù)中所用的確定性預(yù)報，只是分辨率有所不同，為了與單一的確定性數(shù)值預(yù)報相比較，將其他統(tǒng)計量產(chǎn)品與控制預(yù)報進行對比。圖2 為集合預(yù)報降水統(tǒng)計量產(chǎn)品短期時效的晴雨檢驗，結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)：大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品的晴雨檢驗值都隨著預(yù)報時效的增加而略下降，說明預(yù)報時效對ECMWF 集合預(yù)報系統(tǒng)的晴雨預(yù)報性能影響較小。36 h、60 h、84 h 時效降水預(yù)報晴雨檢驗均值都在0.6 以上，各時效晴雨檢驗值最高的統(tǒng)計量產(chǎn)品為最小值，值分別為0.768、0.754、0.729，而同時段控制預(yù)報的值分別為0.609、0.597、0.591，表明集合預(yù)報在晴雨預(yù)報準確率方面對確定性數(shù)值預(yù)報的降水預(yù)報能力有明顯的提高。將其他11 個統(tǒng)計量產(chǎn)品與控制預(yù)報進行對比，結(jié)果表明：最小值、Mode、10%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、25%分位數(shù)、中位數(shù)在各預(yù)報時效的晴雨檢驗值都要高于控制預(yù)報，說明這些統(tǒng)計量產(chǎn)品的晴雨預(yù)報準確率較確定性預(yù)報更有參考價值。

圖2 集合預(yù)報降水統(tǒng)計量產(chǎn)品短期時效的晴雨檢驗

3 累加降水量級檢驗結(jié)果及分析

3.1 TS 評分檢驗結(jié)果及分析

圖3 為集合預(yù)報降水統(tǒng)計量產(chǎn)品短期時效的累加降水量級TS 評分檢驗，結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)：各統(tǒng)計量產(chǎn)品的TS 評分值隨著降水量級的增大而顯著減小，即ECMWF 集合預(yù)報系統(tǒng)對小雨和中雨具有較好的預(yù)報能力，而對大雨和暴雨的預(yù)報能力較弱，其中小雨的TS 評分值顯著高于其他量級，并且小雨量級產(chǎn)品間的TS 評分值差異小，其他降水量級產(chǎn)品間的TS 評分值差異較大。對于同級的降水預(yù)報，大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品隨著預(yù)報時效的延長而小幅下降。具體分析各降水量級統(tǒng)計量產(chǎn)品的TS 評分檢驗情況，結(jié)果表明：小雨量級在36 h 時效中TS 評分值最高的統(tǒng)計量產(chǎn)品為最小值（0.614），60 h、84 h時效中融合產(chǎn)品和10%分位數(shù)的TS 評分值最高，分別為0.589、0.579；中雨量級36 h、60 h、84 h 時效中TS 評分值最高的統(tǒng)計量產(chǎn)品分別為平均數(shù)（0.438）、概率匹配平均（0.405）和平均數(shù)（0.374）；大雨和暴雨量級在各預(yù)報時效中TS 評分值最高的統(tǒng)計量產(chǎn)品分別均為75%分位數(shù)（TS 評分值分別為0.322、0.297、0.276）和90%分位數(shù)（TS 評分值分別為0.201、0.168、0.157），且各統(tǒng)計量產(chǎn)品都較同時段控制預(yù)報的TS 評分值有明顯提高。值得說明的是，平均數(shù)由于平滑了降水分布，主要表現(xiàn)在強降水值減小，而小量級降水范圍擴大，因此在中雨量級預(yù)報效果較好。概率匹配平均結(jié)合了具有較好空間分布的集合平均場和更好量級準確度的集合成員，而融合產(chǎn)品采用多種百分位值統(tǒng)計量融合技術(shù)，因此它們在各級別的降水都有較好的表現(xiàn)，這與其算法有一定的關(guān)系。最小值在中雨量級的TS 評分值較低，大雨量級的TS 評分值接近0，在暴雨量級中最小值、10%分位數(shù)的TS 評分值均為0，25%分位數(shù)的值近于0，這說明最小值對中雨、大雨、暴雨量級基本沒有預(yù)報能力，而10%分位數(shù)、25%分位數(shù)對暴雨量級沒有預(yù)報能力。

圖3 集合預(yù)報降水統(tǒng)計量產(chǎn)品短期時效的累加降水量級TS 評分檢驗

將其他11 個統(tǒng)計量產(chǎn)品與控制預(yù)報進行對比分析，結(jié)果表明：在各預(yù)報時效中，10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、中位數(shù)的小雨預(yù)報準確率，平均數(shù)、概率匹配平均、中位數(shù)的中雨預(yù)報準確率，75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均的大雨預(yù)報準確率，以及90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均、最大值的暴雨預(yù)報準確率都要高于控制預(yù)報，說明這些統(tǒng)計量產(chǎn)品在不同降水量級預(yù)報準確率方面較控制預(yù)報更有參考價值。

3.2 預(yù)報偏差檢驗結(jié)果及分析

TS 評分檢驗是衡量降水預(yù)報準確率的主要客觀依據(jù)，然而僅從TS 評分來分析模式降水的預(yù)報能力不夠全面，容易忽視降水空、漏報的現(xiàn)象，因此我們對降水產(chǎn)品的預(yù)報偏差進行分析，評估其空報和漏報的情況。以預(yù)報偏差值1 作為標準，當值為1時表明預(yù)報無偏差；當評分值＞1 時，表明預(yù)報存在濕偏差，即預(yù)報出現(xiàn)降水的站數(shù)大于實際出現(xiàn)降水的站數(shù)，說明預(yù)報范圍偏大，空報較多；反之，當評分值＜1 時，表明預(yù)報存在干偏差，即預(yù)報出現(xiàn)降水的站數(shù)小于實際出現(xiàn)降水的站數(shù)，說明預(yù)報范圍偏小，漏報較多。

對集合預(yù)報降水統(tǒng)計量產(chǎn)品短期時效的累加降水量級進行預(yù)報偏差檢驗（圖4），結(jié)果表明：大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品的預(yù)報偏差值隨著降水量級的增大而減小，而融合產(chǎn)品的值表現(xiàn)為先減小后增加，90%分位數(shù)和最大值的值卻為先增加后減小。對于小雨量級的統(tǒng)計量產(chǎn)品，除最小值、Mode 在84 h 時效中的預(yù)報偏差值＜1，其他大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品的值都＞1，大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品對小雨預(yù)報范圍偏大；對于中雨量級，在各預(yù)報時效中最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、Mode、融合產(chǎn)品的預(yù)報偏差值和在60 h、84 h 時效中中位數(shù)的預(yù)報偏差值＜1，其余統(tǒng)計量產(chǎn)品的值＞1，近2/3 的統(tǒng)計量產(chǎn)品對中雨預(yù)報范圍偏大；對于大雨量級，融合產(chǎn)品、最大值、90%分位數(shù)、75%分位數(shù)在各預(yù)報時效中的預(yù)報偏差值＞1，2/3 的統(tǒng)計量產(chǎn)品對大雨預(yù)報范圍偏小；對于暴雨量級，只有融合產(chǎn)品、最大值、90%分位數(shù)在各預(yù)報時效中的預(yù)報偏差值＞1，大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品對暴雨預(yù)報范圍偏小。說明ECMWF 集合預(yù)報系統(tǒng)對小雨預(yù)報范圍往往過度偏大，對中雨預(yù)報范圍略偏大，而對大雨、暴雨預(yù)報范圍偏小，正是由于對大雨、暴雨落區(qū)預(yù)報能力不足，造成其TS 評分值較低。值得說明的是，90%分位數(shù)、最大值在各降水量級的預(yù)報范圍偏大，其中最大值的預(yù)報偏差值較大，在84 h 時效其值達6.917，由于它能捕捉一些極端天氣，因此對暴雨潛勢預(yù)報有一定指導意義。

圖4 集合預(yù)報降水統(tǒng)計量產(chǎn)品36 h 時效的累加降水量級預(yù)報偏差檢驗

進一步分析各降水量級統(tǒng)計量產(chǎn)品的預(yù)報偏差檢驗情況，結(jié)果表明：對于小雨量級的統(tǒng)計量產(chǎn)品，36 h、60 h、84 h 時效中預(yù)報偏差值最接近1（即預(yù)報效果最好）的統(tǒng)計量產(chǎn)品分別為最小值（1.168）、最小值（1.011）、Mode（0.942）；中雨量級分別為融合產(chǎn)品（0.945）、中位數(shù)（0.984）、中位數(shù)（0.846）；大雨量級分別為融合產(chǎn)品（1.005）、控制預(yù)報（0.957）、融合產(chǎn)品（1.051）；暴雨量級均為90%分位數(shù)，值分別為1.035、1.163、1.111。此外，在短期時效中，最小值、Mode、10%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、25%分位數(shù)的小雨預(yù)報偏差程度，平均數(shù)、融合產(chǎn)品、中位數(shù)、概率匹配平均的中雨預(yù)報偏差程度，融合產(chǎn)品、90%分位數(shù)的暴雨預(yù)報偏差程度及融合產(chǎn)品、75%分位數(shù)在36 h、84 h 時效中的大雨預(yù)報偏差程度都小于控制預(yù)報，說明這些統(tǒng)計量產(chǎn)品在不同降水量級預(yù)報偏差方面較控制預(yù)報更有參考價值。

4 百分位值預(yù)報產(chǎn)品的檢驗結(jié)果及分析

將百分位值預(yù)報產(chǎn)品從5%、10%、到95%分成19 個預(yù)報等級，分析其在短期時效內(nèi)不同降水量級的預(yù)報性能，了解不同百分位值預(yù)報產(chǎn)品的可用性，為預(yù)報員更好地使用該產(chǎn)品進行降水預(yù)報提供參考。

對百分位值預(yù)報產(chǎn)品短期時效的TS 評分進行檢驗（圖5a），結(jié)果表明：各百分位值預(yù)報產(chǎn)品的TS評分值隨著降水量級的增大而顯著減小，大部分產(chǎn)品隨著預(yù)報時效的延長而緩慢下降。對于小雨量級，36 h、60 h、84 h 時效中TS 評分值最高的產(chǎn)品分別為5%分位數(shù)（0.608）、5%分位數(shù)（0.596）、10%分位數(shù)（0.579）；中雨量級分別為45%分位數(shù)（0.954）、50%分位數(shù)（0.988）、55%分位數(shù)（0.982）；大雨量級分別為80%分位數(shù)（0.328）、75%分位數(shù)（0.297）、80%分位數(shù)（0.278）；暴雨量級分別為90%分位數(shù)和95%分位數(shù)（0.206）、95%分位數(shù)（0.174）、90%分位數(shù)（0.157）。此外，暴雨量級中35%及以下等級產(chǎn)品的TS 評分值接近0，15%及以下等級產(chǎn)品的值為0，說明它們對暴雨量級沒有預(yù)報能力，這與前文得出的最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)對暴雨量級沒有預(yù)報能力的結(jié)論一致。分析百分位值預(yù)報產(chǎn)品在不同降水量級預(yù)報的分布特點還可看出，低量級降水預(yù)報需要較低等級百分位值預(yù)報產(chǎn)品就有較高的預(yù)報準確率，而隨著降水量級的提高，高量級降水預(yù)報需要較高等級產(chǎn)品才能獲得較好的預(yù)報準確率，這是因為高等級產(chǎn)品才有預(yù)報強降水的能力，因此具有較高的TS 評分。

從預(yù)報偏差來看（圖5b），除85%及以上等級產(chǎn)品的預(yù)報偏差值隨著降水量級的增大而表現(xiàn)為先增大后減小，其余大部分產(chǎn)品的預(yù)報偏差值隨著降水量級的增大而減小。對于小雨量級，在36 h、60 h、84 h 時效中預(yù)報偏差最接近1 的產(chǎn)品均為5%分位數(shù)，值分別為1.393、1.315、1.221，且預(yù)報范圍偏大；中雨量級分別為45%分位數(shù)（0.954）、50%分位數(shù)（0.988）、55%分位數(shù)（0.982），預(yù)報范圍略偏??；大雨量級分別為75%分位數(shù)（1.065）、70%分位數(shù)（0.974）、75%分位數(shù)（1.048），預(yù)報范圍較接近；暴雨量級均為90%分位數(shù)， 值分別為1.041、1.167、1.108，預(yù)報范圍略偏大。

綜合TS 評分和預(yù)報偏差檢驗分析，小雨量級可參考5%~10%分位數(shù)，中雨量級參考45%~55%分位數(shù)，大雨量級參考70%~80%分位數(shù)，暴雨量級參考90%~95%分位數(shù)。

圖5 百分位值預(yù)報產(chǎn)品36 h 時效的TS 評分檢驗

5 概率預(yù)報產(chǎn)品的檢驗結(jié)果及分析

有研究表明，集合預(yù)報與單一的確定性預(yù)報不同的是：對于某個特定的預(yù)報對象，其發(fā)生的相對概率可以從集合預(yù)報系統(tǒng)里所有成員的預(yù)報中計算得出，包含了集合預(yù)報系統(tǒng)所能提供的全部信息[20]。因此，概率預(yù)報產(chǎn)品是最有代表性的集合預(yù)報產(chǎn)品，下面對該產(chǎn)品進行檢驗，分析其在短期時效內(nèi)不同降水量級中最優(yōu)的概率預(yù)報產(chǎn)品，指導預(yù)報員在實際業(yè)務(wù)中更好地使用概率預(yù)報。

采用平均法[17]計算集合預(yù)報降水概率，即定義每個成員在集合預(yù)報系統(tǒng)中所占的權(quán)重相等，均為1/N，其中N 為集合預(yù)報成員數(shù)，當預(yù)報發(fā)生某降水量級的成員數(shù)為M 時，則可得到該模式發(fā)生該降水量級的概率為M×（1/N）。考慮到預(yù)報員實際業(yè)務(wù)應(yīng)用的習慣，對概率預(yù)報產(chǎn)品也采用常規(guī)的TS 評分檢驗，將預(yù)報產(chǎn)品從0.1%、10%、20%到90%分成10個預(yù)報等級，統(tǒng)計其在短期時效內(nèi)不同降水量級的TS 評分檢驗（圖6）。結(jié)果表明：各概率預(yù)報產(chǎn)品的TS 評分值隨著降水量級的增大而顯著減小，大部分產(chǎn)品隨著預(yù)報時效的延長而小幅下降。對于小雨量級，在36 h、60 h、84 h 時效中TS 評分最高的產(chǎn)品分別為90%概率（0.623）、90%概率（0.606）、80%概率（0.588）；對于中雨量級，TS 評分值最高的產(chǎn)品均為40%概率，TS 評分分別為0.44、0.409、0.372；對于大雨和暴雨量級分別均為20%概率（TS 評分分別為0.331、0.294、0.276）和10%概率（TS 評分分別為0.208、0.174、0.159）。值得說明的是，由于概率預(yù)報包含了集合預(yù)報系統(tǒng)所能提供的全部信息，因此在各時效中TS 評分值最高的概率預(yù)報產(chǎn)品均能高于控制預(yù)報的TS 評分值。分析概率預(yù)報產(chǎn)品在不同降水量級預(yù)報上的分布特點可看出，低量級降水預(yù)報需要較高等級概率預(yù)報產(chǎn)品才能獲得較高的TS 評分值，而隨降水量級的提高，較低等級產(chǎn)品就可得到高的TS 評分值，這是因為高等級產(chǎn)品具有較小的預(yù)報范圍，對強降水漏報較多，因此TS 評分較低。

6 結(jié)論與討論

本文通過對重慶地區(qū)2014—2016 年ECMWF集合預(yù)報系統(tǒng)降水產(chǎn)品在短期時效的預(yù)報性能進行檢驗分析，得到以下主要結(jié)論：

（1）對于晴雨檢驗，大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品的晴雨檢驗值都隨著預(yù)報時效的增加而略下降，最小值、Mode、10%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、25%分位數(shù)、中位數(shù)的晴雨預(yù)報準確率較控制預(yù)報更好，其中最小值的晴雨預(yù)報準確率最高。

（2）對于TS 評分檢驗，各統(tǒng)計量產(chǎn)品的TS 評分值隨著降水量級的增大而顯著減小，大部分產(chǎn)品隨著預(yù)報時效的延長而小幅下降。小雨量級可優(yōu)先參考最小值、10%分位數(shù)和融合產(chǎn)品，中雨量級可優(yōu)先參考平均數(shù)和概率匹配平均，大雨和暴雨量級分別可優(yōu)先參考75%分位數(shù)和90%分位數(shù)。概率匹配平均和融合產(chǎn)品在各級別的降水都有較好的表現(xiàn)，最小值只對小雨量級預(yù)報效果較好，而10%分位數(shù)、25%分位數(shù)對暴雨量級沒有預(yù)報能力。

圖6 概率預(yù)報產(chǎn)品短期時效各降水量級的TS 評分檢驗

（3）對于預(yù)報偏差檢驗，大部分統(tǒng)計量產(chǎn)品的預(yù)報偏差值隨著降水量級的增大而減小，而融合產(chǎn)品的值表現(xiàn)為先減小后增加，90%分位數(shù)和最大值的值卻為先增加后減小。小雨量級可優(yōu)先參考最小值、Mode，中雨量級可優(yōu)先參考融合產(chǎn)品、中位數(shù)，大雨量級可優(yōu)先參考控制預(yù)報、融合產(chǎn)品，暴雨量級可優(yōu)先參考90%分位數(shù)。ECMWF 集合預(yù)報系統(tǒng)對小雨預(yù)報范圍往往過度偏大，對中雨預(yù)報范圍略偏大，而對大雨、暴雨預(yù)報范圍偏小。最大值的預(yù)報范圍偏大，但對暴雨潛勢預(yù)報有一定指導意義。

（4）對于百分位值預(yù)報產(chǎn)品和概率預(yù)報產(chǎn)品，小雨量級可參考5%～10%分位數(shù)和80%～90%概率預(yù)報產(chǎn)品，中雨量級可參考45%～55%分位數(shù)和40%概率預(yù)報產(chǎn)品，大雨量級可參考70%～80%分位數(shù)和20%概率預(yù)報產(chǎn)品，暴雨量級可參考90%～95%分位數(shù)和10%概率預(yù)報產(chǎn)品。低量級降水預(yù)報需要較低等級百分位值預(yù)報產(chǎn)品和概率預(yù)報產(chǎn)品就有較高的預(yù)報準確率，而高量級降水需要較高等級產(chǎn)品才能獲得較好的預(yù)報準確率。

了解ECMWF 集合預(yù)報降水產(chǎn)品的這些性能，有助于預(yù)報員在實際工作中充分評估其空、漏報情況，結(jié)合多種產(chǎn)品和主觀經(jīng)驗對降水進行預(yù)報。如對暴雨進行預(yù)報時，除了參考暴雨TS 評分較高的10%概率預(yù)報產(chǎn)品外，還應(yīng)該結(jié)合其他降水統(tǒng)計量產(chǎn)品，如90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均在暴雨預(yù)報準確率和預(yù)報偏差方面都有較好的預(yù)報效果，而最大值雖然對暴雨落區(qū)預(yù)報明顯偏大，但預(yù)示了出現(xiàn)暴雨的可能性。值得注意的是，本研究使用的ECMWF 集合預(yù)報資料空間分辨率較低，插值到站點后會有一定誤差，以后希望用降尺度方法或更高分辨率的資料進行分析。此外集合預(yù)報降水產(chǎn)品的預(yù)報性能會隨著季節(jié)和地區(qū)的改變而有所變化，且不同天氣形勢背景下對降水的預(yù)報也有所區(qū)別，后期有待在這些方面做更深入的研究。