強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)檢驗(yàn)?zāi)K

SWAN強(qiáng)對(duì)流天氣短臨預(yù)報(bào)

檢驗(yàn)?zāi)K（VE）的設(shè)計(jì)上海中心氣象臺(tái)2014-03-14武漢強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)檢驗(yàn)-需求強(qiáng)對(duì)流天氣的特性要求尺度?。喊l(fā)生概率小，預(yù)報(bào)難度大(TS低)：結(jié)構(gòu)復(fù)雜、關(guān)注要素多：直接/標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)少：發(fā)生頻率高：用戶對(duì)預(yù)報(bào)產(chǎn)品應(yīng)用的需要–如何挖掘有價(jià)值信息關(guān)注預(yù)報(bào)產(chǎn)品的性能：關(guān)注特殊要素：檢驗(yàn)結(jié)果的意義：進(jìn)一步完善預(yù)報(bào)產(chǎn)品的需要誤差來(lái)源強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)檢驗(yàn)-適應(yīng)強(qiáng)對(duì)流天氣的特性要求尺度?。壕?xì)的檢驗(yàn)（單體的、區(qū)域模糊的）發(fā)生概率小，預(yù)報(bào)難度大(TS低)：預(yù)報(bào)的可挖掘信息結(jié)構(gòu)復(fù)雜，關(guān)注要素多：除R，QPE外，還需對(duì)流結(jié)構(gòu)等直接/標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)少：替代產(chǎn)品-雷達(dá)、衛(wèi)星、閃電、自動(dòng)站發(fā)布頻率高：自動(dòng)化處理、存儲(chǔ)用戶對(duì)預(yù)報(bào)產(chǎn)品應(yīng)用的需要–如何挖掘有價(jià)值信息關(guān)注預(yù)報(bào)產(chǎn)品的性能：準(zhǔn)確程度和偏差來(lái)源關(guān)注特殊要素：對(duì)流系統(tǒng)的形態(tài)、強(qiáng)度、分布檢驗(yàn)結(jié)果的意義：客觀的評(píng)價(jià)-應(yīng)用建議等進(jìn)一步完善預(yù)報(bào)產(chǎn)品的需要誤差來(lái)源：強(qiáng)度、位置、分布、對(duì)流系統(tǒng)問(wèn)題的提出：檢驗(yàn)關(guān)注什么1？實(shí)況預(yù)報(bào)問(wèn)題的提出：檢驗(yàn)關(guān)注什么2？實(shí)況預(yù)報(bào)無(wú)重疊型、面積一致、TS=0強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)的業(yè)務(wù)調(diào)查以電子問(wèn)卷調(diào)查的形式于2013年4月至10月在全國(guó)氣象局及19個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）的省級(jí)、地區(qū)級(jí)和縣級(jí)臺(tái)站范圍進(jìn)行調(diào)查問(wèn)卷由兩大部分構(gòu)成，第一部分為對(duì)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的調(diào)查，內(nèi)容包括總體評(píng)價(jià)、落區(qū)、強(qiáng)度、面積、形狀、精細(xì)結(jié)構(gòu)、提前時(shí)間和時(shí)間準(zhǔn)確性共8個(gè)構(gòu)面；第二部分為對(duì)個(gè)人信息的調(diào)查，內(nèi)容包含性別、年齡、最高學(xué)歷、工作年限、臺(tái)站類別、從事的崗位和從事的預(yù)報(bào)崗位李克特5級(jí)量表法結(jié)果分析空漏報(bào)容忍度分析在產(chǎn)品調(diào)查表中有一題為“在預(yù)報(bào)不準(zhǔn)確時(shí)，您更不能接受以下哪種情況出現(xiàn)？”，選項(xiàng)為“空?qǐng)?bào)”和“漏報(bào)”兩項(xiàng)，調(diào)查結(jié)果顯示，選擇空?qǐng)?bào)的人數(shù)為79人（18.5%），選擇漏報(bào)的人數(shù)為349人（81.5%）圖1更不能容忍空?qǐng)?bào)的預(yù)報(bào)員基本分布情況（N=79），a）不同的臺(tái)站級(jí)別，b）不同的崗位縣級(jí)臺(tái)站預(yù)報(bào)員不能容忍空?qǐng)?bào)技術(shù)和管理人員比業(yè)務(wù)的預(yù)報(bào)員更不能容忍空?qǐng)?bào)現(xiàn)象調(diào)查結(jié)果-預(yù)報(bào)員對(duì)強(qiáng)對(duì)流業(yè)務(wù)落區(qū)強(qiáng)度面積形狀內(nèi)部結(jié)構(gòu)提前時(shí)間時(shí)間準(zhǔn)確性開(kāi)始時(shí)間結(jié)束時(shí)間短時(shí)強(qiáng)降水4.79414.8264.56134.13484.50494.73534.59564.67894.3554雷暴大風(fēng)4.67894.69614.39464.00494.54414.69124.53924.64714.2941雷電活動(dòng)4.49024.48044.23533.87254.19854.51724.34314.47064.1201冰雹4.71574.66674.46084.05394.60294.70104.55644.67164.4093表預(yù)報(bào)員對(duì)各類強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品不同內(nèi)容的關(guān)注程度檢驗(yàn)區(qū)域的對(duì)象-關(guān)注要素1）符合要求的對(duì)象數(shù)（一定面積、強(qiáng)度的對(duì)象，如對(duì)流單體）2）對(duì)象面積大小3）觀測(cè)-預(yù)報(bào)對(duì)象間的距離查4）對(duì)象強(qiáng)度分布5）對(duì)象形狀長(zhǎng)度方向TS評(píng)分交叉相關(guān)檢驗(yàn)尺度問(wèn)題面積格點(diǎn)數(shù)位置問(wèn)題重心距離找重心坐標(biāo)平移求交叉相關(guān)形狀問(wèn)題長(zhǎng)軸、短軸權(quán)重因子模擬數(shù)據(jù)abcdef多預(yù)報(bào)的對(duì)比檢驗(yàn)區(qū)域-關(guān)注要素1）點(diǎn)對(duì)點(diǎn)–TS：低估2）符合要求的對(duì)象數(shù)（一定面積、強(qiáng)度的對(duì)象，如對(duì)流單體）3）要素分布-PDF如反射率的分布FuzzyverificationframeworkFuzzymethodsuseoneoftwoapproachestocompareforecastsandobservations:singleobservation–neighborhoodforecast(user-oriented)neighborhoodobservation–neighborhoodforecast(model-oriented)observationforecastobservationforecast--BethEbert尺度分離檢驗(yàn)采用不同的時(shí)間、空間尺度的匹配方法，對(duì)選定的強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)采用一些常用的TS、擊中率(POD)等評(píng)分辦法匹配檢驗(yàn)技術(shù)包括：尺度模糊法、升尺度法、閾值對(duì)比法、最小覆蓋法、基于概率分布的模糊邏輯法、多等級(jí)對(duì)比法、覆蓋比率評(píng)分法等。實(shí)況預(yù)報(bào)實(shí)況預(yù)報(bào)相關(guān)技術(shù)成果構(gòu)建強(qiáng)對(duì)流檢驗(yàn)基礎(chǔ)信息實(shí)況：基于雷達(dá)、閃電、自動(dòng)站、衛(wèi)星等資料等預(yù)報(bào)：業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)和評(píng)估方法目標(biāo)對(duì)象法和模糊方法格點(diǎn)型、站點(diǎn)型和概率預(yù)報(bào)型適應(yīng)用戶需求和使用傾向的強(qiáng)對(duì)流短臨檢驗(yàn)指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)對(duì)流短臨預(yù)報(bào)檢驗(yàn)業(yè)務(wù)產(chǎn)品

行業(yè)專項(xiàng)（GYHY201006002強(qiáng)對(duì)流天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)非常規(guī)檢驗(yàn)新技術(shù)研發(fā)）在SWAN的應(yīng)用基礎(chǔ)已具備常規(guī)檢驗(yàn)方法和產(chǎn)品；QPE檢驗(yàn)、風(fēng)暴追蹤檢驗(yàn)已具備多種觀測(cè)分析及自動(dòng)識(shí)別資料；三維雷達(dá)拼圖產(chǎn)品閃電分析產(chǎn)品強(qiáng)降水識(shí)別、對(duì)流區(qū)識(shí)別、大風(fēng)區(qū)識(shí)別、冰雹識(shí)別等已具備一些預(yù)報(bào)產(chǎn)品；SWAN-VE(VerificationandEvaluation)

主要功能檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集、加工實(shí)況數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品自動(dòng)檢驗(yàn)與評(píng)估算法人機(jī)交互檢驗(yàn)與評(píng)估算法檢驗(yàn)產(chǎn)品的顯示與管理實(shí)況數(shù)據(jù)StepsSwan選擇目錄預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)Nocawsbjancswirls選擇目錄實(shí)況檢驗(yàn)對(duì)象123重心檢驗(yàn)參數(shù)軸向檢驗(yàn)參數(shù)默認(rèn)重心最佳距離、最差距離默認(rèn)軸向最佳角度差、最差角度差手動(dòng)輸入重心最佳距離、最差距離手動(dòng)輸入軸向最佳角度差、最差角度差檢驗(yàn)區(qū)域abc輸入起止經(jīng)度緯度5項(xiàng)評(píng)分比重等級(jí)TS評(píng)分等級(jí)面積評(píng)分重心距離評(píng)分交叉相關(guān)評(píng)分軸向評(píng)分0.20.20.20.20.2降水等級(jí)小雨中雨大雨暴雨暴雨以上實(shí)況數(shù)據(jù)NOCAWSSwan選擇目錄預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)Nocawsswanswirls選擇目錄檢驗(yàn)方法upscalingMinimumcoverageFuzzylogic放大倍數(shù)參數(shù)（neighborhood）檢驗(yàn)閾值（threshold）默認(rèn)放大倍數(shù)默認(rèn)閾值手動(dòng)輸入放大倍數(shù)手動(dòng)輸入閾值檢驗(yàn)區(qū)域默認(rèn)區(qū)域a默認(rèn)區(qū)域b默認(rèn)區(qū)域c手動(dòng)輸入起止經(jīng)度緯度評(píng)分方法TSETSPODFARRMSEMulti-eventscontitableFractionsSS判別標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)（forminimumcoverage）選擇事件參數(shù)（forMulti-eventscontitable）默認(rèn)參數(shù)默認(rèn)參數(shù)手動(dòng)輸入?yún)?shù)手動(dòng)輸入?yún)?shù)強(qiáng)度列聯(lián)表參數(shù)（forMulti-eventscontitable）空間列聯(lián)表參數(shù)（forMulti-eventscontitable）默認(rèn)參數(shù)默認(rèn)參數(shù)手動(dòng)輸入?yún)?shù)手動(dòng)輸入?yún)?shù)請(qǐng)批評(píng)指正觀測(cè)分析資料結(jié)合現(xiàn)有的一些人工觀測(cè)、自動(dòng)站網(wǎng)觀測(cè)到的強(qiáng)對(duì)流天氣實(shí)況資料，強(qiáng)對(duì)流天氣潛在發(fā)生區(qū)：基于CMA-LTD閃電觀測(cè)網(wǎng)的雷暴活動(dòng)天氣等級(jí)評(píng)估方法；基于雷達(dá)垂直結(jié)構(gòu)結(jié)合溫度層結(jié)的深厚對(duì)流區(qū)的識(shí)別和等級(jí)劃分辦法；SWAN基于衛(wèi)星云圖的強(qiáng)對(duì)流區(qū)識(shí)別方法。檢驗(yàn)技術(shù)區(qū)域預(yù)報(bào)預(yù)警的檢驗(yàn)技術(shù)站點(diǎn)檢驗(yàn)：加范圍閾值和檢驗(yàn)權(quán)重格點(diǎn)檢驗(yàn)：除了傳統(tǒng)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)技術(shù)（如TS評(píng)分）以外，重點(diǎn)關(guān)注一些被忽略的有價(jià)值信息。該類方法包括兩大類：a）針對(duì)預(yù)報(bào)對(duì)象（目標(biāo)）的綜合評(píng)價(jià)，挖掘預(yù)報(bào)對(duì)象的其它信息：如天氣系統(tǒng)的尺度、范圍、強(qiáng)度、中心偏移、分布、形態(tài)特征等；b）采用變尺度的檢驗(yàn)分析方法，挖掘不同尺度下，預(yù)報(bào)預(yù)警產(chǎn)品的可預(yù)報(bào)程度。觀測(cè)分析資料雷電觀測(cè)閃電密度、電流強(qiáng)度氣候統(tǒng)計(jì)值確定其等級(jí)初步閾值二是通過(guò)閃電密度、電流強(qiáng)度等雷電要素與雷達(dá)觀測(cè)的雷暴高度、強(qiáng)度結(jié)構(gòu)等的關(guān)系，修改和細(xì)化雷電要素等級(jí)閾值；三是分析雷電災(zāi)害情況和人工觀測(cè)的危險(xiǎn)天氣來(lái)修改和細(xì)化雷電要素等級(jí)閾值；四是根據(jù)全國(guó)雷電發(fā)生頻率不同，建立全國(guó)不同區(qū)域的雷電要素等級(jí)閾值?；A(chǔ)產(chǎn)品：雷電密度、強(qiáng)度--雷電實(shí)況（分辨率：天、小時(shí)、6min，水平-5km/10km；類型：雷電密度、電流強(qiáng)度（最強(qiáng)、平均，正負(fù)極性）。觀測(cè)分析資料短時(shí)強(qiáng)降水地面自動(dòng)站觀測(cè)QPE（雷達(dá)+自動(dòng)站）格點(diǎn)。根據(jù)雷達(dá)與自動(dòng)站識(shí)別強(qiáng)降水（率）雨團(tuán)，并研究影響其移動(dòng)快慢的和水平尺度的因素觀測(cè)分析資料雷暴大風(fēng)觀測(cè)資料來(lái)源--地面站資料（+雷暴人工觀測(cè)資料+過(guò)去和現(xiàn)在天氣）、自動(dòng)站觀測(cè)（雷電+雷達(dá)）；前后3小時(shí)、水平距離50km；（此項(xiàng)工作由江蘇負(fù)責(zé)，提供自