中国东南地区复杂地形下降水概率预报的订正研究

使用 TIGGE(the THORPEX interactive grand global ensemble)资料集下欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)逐日起报的预报时效为24～168 h的日降水量集合预报资料,集合预报共包括51个成员,利用左删失的非齐次 Logistic 回归方法(left-Censored Non-homogeneous Logistic Re-gression,CNLR)和标准化的模式后处理方法(Standardized Anomaly Model Output Sta-tistics,SAMOS)对具有复杂地形的中国东南部地区降水预报进行统计后处理.结果表明:采用CNLR方法能够有效 改进原始集合预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和连续分级概率评分(Continuous Ranked Probability Score,CRPS),提升了降水的定量预报和概率预报的预报技巧.而使用SAMOS方法对数据进行预处理,考虑地形等因素的影响,能在CNLR方法的基础上进一步订正由于地形影响造成的预报误差,并得到更加准确的全概率的降水概率预报.