气象ts评分_中国气象局--国家气候中心--气候系统监测·诊断·预测·评估
统计降尺度预测极端温度/降水日数
1.预测
包括趋势预测和极端事件日数预测
1.1定义：
(１)极端事件发生日数
根据WMO气候委员会(CCI)/全球气候研究计划(WCRP)气候变化与可预测性计划(CLIVAR)气候变化检测、监测和指标专家组(ETCCDMI)的定义(http://www.clivar.org/organization/etccd)，给出如下定义：
极端降水日数：给定时段内日降水量大于某百分位数(如95%)的所有天数
暖昼日数：给定时段内日最高气温大于某百分位数(如90%)的所有天数
冷昼日数：给定时段内日最高气温小于某百分位数(如10%)的所有天数
暖夜日数：给定时段内日最低气温大于某百分位数(如90%)的所有天数
冷夜日数：给定时段内日最低气温小于某百分位数(如10%)的所有天数
(２)极端气候指标
采用百分位数的方法，定义逐日历史序列中某个百分位数对应的值为极端气候指标。
极端降水指标：逐日降水序列的某百分位数值(如95%)
冷昼指标：逐日最高温度序列对应的某百分位数值(如10%)
暖昼指标：逐日最高温度序列对应的某百分位数值(如90%)
冷夜指标：逐日最低温度序列对应的某百分位数值(如10%)
暖夜指标：逐日最低温度序列对应的某百分位数值(如90%)
1.2 预测方法
综合动力预测与统计降尺度两种方法的优势，应用两步法预测极端温度或降水日数。(1)基于国家气候中心月动力延伸预测模式(DERF)提供的具有较高预测技巧的大尺度信息(不同层次位势高度和风场)，首先应用最优子集回归(OSR)方法将DERF模式输出的时段平均的大尺度信息降尺度到各观测站点；(2)利用随机天气发生器模拟逐日随机序列，以OSR输出的信息作为控制条件对随机序列进行统计分析，计算预测时段内超过极端值指标的发生概率，并将其换算为暖昼、冷昼、暖夜、冷夜、极端降水可能发生日数，预测流程如下。
2.检验
包括：
2.1 OSR交叉检验
考虑到建模所用的DERF回报资料最早为1982年，建模所用序列较短，用交叉检验方法对OSR进行检验。首先选择一个年份的时段平均日最高温度作为观测样本，用其余N-1个样本建立统计降尺度模式，估计所选择的观测样本值，依此重复N次，得到N个样本的N个估计值。评估方法共６种，分别为预报评分(P)、相对于气候预报和随机预报的技巧评分(Cltc和Ratc)、针对异常级的评分(Ts)、距平相关系数(ACC)、时间倾向系数TCC。
2.2 WG交叉检验
以最优子集回归模型(OSR)交叉模拟结果作为WG的控制条件，应用WG模拟并计算各预测时段内的极端气候事件日数。以异常级评分作为检验指标，依据表１先将预报和实况的极端日数转化成为“六级”概念，然后计算实况与预报之差，依据表２依次计算每一个站的评分，最后计算所有站点评分的算术平均值得到该次预测的总评分。
表１ 异常级划分
异常
级别
距平
异常偏多
3
[1.5s,¥]
偏多
2
[0.3s,1.5s)
正常偏多
1
[0,0.3s)
正常偏少
-1
[-0.3s,0)
偏少
-2
[-1.5s,-0.3s)
异常偏少
-3
[-¥,-1.5s)
表2 极端日数分级
级别
异常偏多 3
偏多
2
正常偏多 1
正常偏少 -1
偏少
-2
异常偏少 -3
异常偏多 3
100
80
60
20
0
0
偏多 2
80
100
80
40
20
0
正常偏多 1
60
80
100
60
40
20
正常偏少 -1
20
40
60
100
80
60
偏少 -2
0
20
40
80
100
80
异常偏少 -3
0
0
20
60
80
100
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