基于邻域最优百分位的逐时降水预报订正方法

doi:10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0325

干旱气象 ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (2): 325-337.DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0325

基于邻域最优百分位的逐时降水预报订正方法

王春晓¹^,²(), 许平平³, 苏爱芳¹^,²(), 栗晗¹^,², 吴稀稀⁴, 董俊玲¹^,², 李朝兴¹^,², 崔丽曼¹^,²^,⁵

¹ 中国气象局河南农业气象保障与应用技术重点实验室，河南郑州 450003
² 河南省气象台，河南郑州 450003
³ 中国西昌卫射中心，四川西昌 615000
⁴ 洛阳市气象局，河南洛阳 471003
⁵ 中国气象局水文气象重点开放实验室，北京 100081

收稿日期:2025-05-08 修回日期:2025-08-11 出版日期:2026-05-20 发布日期:2026-05-18
通讯作者: 苏爱芳（1971—），女，博士，正高级工程师，主要从事暴雨和强对流天气预报技术研发。E-mail：610061618@qq.com。
作者简介:王春晓（1990—），女，博士，高级工程师，主要从事天气预报技术研发。E-mail：wangchx1990@126.com。
基金资助:
中国气象局水文气象重点开放实验室重点项目(23SWQXZ003);河南省科技研发计划联合基金(应用攻关类);河南省科技研发计划联合基金(232103810097);河南省重点研发专项项目(251111322500);河南省农业气象保障与应用技术重点实验室应用技术研究基金(KB202501)

A correction method for hourly precipitation forecast based on the optimal neighborhood percentiles

WANG Chunxiao¹^,²(), XU Pingping³, SU Aifang¹^,²(), LI Han¹^,², WU Xixi⁴, DONG Junling¹^,², LI Chaoxing¹^,², CUI Liman¹^,²^,⁵

¹ CMA Henan Key Laboratory of Agrometeorological Support and Applied Technique， Zhengzhou 450003， China
² Henan Meteorological Observatory， Zhengzhou 450003， China
³ Xichang Satellite Launch Center， Xichang 615000， Sichuan， China
⁴ Luoyang Meteorological Service， Luoyang 471003， Henan， China
⁵ China Meteorological Administration Hydro-Meteorology Key and Open Laboratory， Beijing 100081， China

Received:2025-05-08 Revised:2025-08-11 Online:2026-05-20 Published:2026-05-18

摘要/Abstract

摘要：

如何提高小时降水预报准确率是目前业务中亟需解决的难点问题。本文结合集合预报和邻域窗提出邻域最优百分位法（Optimal Neighborhood Percentile，ONP），实现了传统最优百分位法在确定性模式逐时降水预报分级订正中的应用。利用河南省区域自动气象站降水数据，对中国气象局中尺度天气数值预报系统（China Meteorological Administration Meso-scale Numerical Prediction Model，CMA-MESO）、中国气象局上海区域中尺度数值预报系统（CMA Shanghai 9 km Model，CMA-SH9）和中国气象局北京快速更新数值预报系统（CMA Beijing Model，CMA-BJ）的逐时降水预报进行订正。2024年4—9月业务应用结果显示，ONP通过减小降水空报提高晴雨准确率（Probability of Correction，PC）和0.1 mm以上降水TS评分（Threat Score，TS），通过增加降水命中提高2 mm以上降水TS评分。ONP在提高PC和不同降水量级TS评分方面的表现明显优于最优TS评分法（Optimal Threat Score，OTS）和频率匹配法（Frequency-Matching Method，FMM）。基于CMA-MESO模式的订正结果显示，ONP晴雨预报技巧达10.0%以上，远高于OTS（0.4%）；ONP订正后的20 mm以上降水TS技巧分别为OTS和FMM的1.80、2.25倍。ONP存在大量级（20 mm）以上降水过报现象，需进一步调整最优百分位选取指标加以抑制。

关键词: 小时降水预报, 邻域最优百分位法, TS评分, 晴雨准确率

Abstract:

How to improve the accuracy of hourly precipitation forecasting is a problem that needs to be solved urgently. Combining the ensemble forecast and the neighborhood window, the Optimal Neighborhood Percentile (ONP) method is proposed, which realizes the application of the traditional optimal percentile method in the correction of hourly precipitation forecast from deterministic forecasting model. Based on the hourly precipitation data from regional automatic stations in Henan Province, the hourly precipitation forecasts of China Meteorological Administration (CMA) mesoscale numerical prediction model (CMA-MESO), CMA Shanghai 9 km model (CMA-SH9) and CMA Beijing model (CMA-BJ) are corrected by using the ONP method. The application results from April to September 2024 show that the ONP method can improve the probability of correction (PC) and the threat score (TS) of forecasting of precipitation above 0.1 mm by reducing the false alarms of precipitation, and improve the TS of forecasting of precipitation above 2 mm by increasing the hit rate of precipitation. The performance of the ONP method is better than that of Optimal Threat Score (OTS) and Frequency-Matching Method（FMM). The results of correction based on CMA-MESO show that the skill of the PC by using the ONP method is over 10%, which is higher than that of the OTS method (0.4%). The TS accuracy of the ONP for precipitation above 20 mm is 1.80 and 2.25 times of the OTS and FMM, respectively. The ONP method can lead to a relatively large wet bias for heavy rain (especially precipitation above 20 mm), and it needs further adjust the selection rules to reduce bias.

Key words: hourly precipitation forecast, Optimal Neighborhood Percentile （ONP）, Threat Score （TS）, probability of correction （PC）

中图分类号:

P457.6

王春晓, 许平平, 苏爱芳, 栗晗, 吴稀稀, 董俊玲, 李朝兴, 崔丽曼. 基于邻域最优百分位的逐时降水预报订正方法[J]. 干旱气象, 2026, 44(2): 325-337.

WANG Chunxiao, XU Pingping, SU Aifang, LI Han, WU Xixi, DONG Junling, LI Chaoxing, CUI Liman. A correction method for hourly precipitation forecast based on the optimal neighborhood percentiles[J]. Journal of Arid Meteorology, 2026, 44(2): 325-337.

图/表 11

图1 基于邻域最优百分位的逐时降水预报订正流程

Fig.1 The flow chart of the ONP method for hourly precipitation forecast correction

图2 不同邻域集合百分位对应的0.1 mm以上降水的TS评分（a）、降水偏差（b）和晴雨准确率（c）随分位值和邻域窗长度的变化（a、b、c图上数值分别表示TS×100、BIAS、PC×100，数值上标字母“T”、“B”和“P”分别对应STS、SBI和SPC大于0）

Fig.2 The TS （a）， BIAS （b）， and PC （c） of the precipitation greater than 0.1 mm for the different neighborhood ensemble percentiles vary with the quantile value and the length of the neighborhood window （The values in a， b， c figures represent TS×100，BIAS，PC×100， respectively. The letters “T”， “B” and “P” correspond to STS， SBI and SPC being greater than 0， respectively）

图3 不同降水阈值（0.1、2、5、10、20 mm）以上降水NSTS>0（黑线）和NSBI>0（红线）随邻域窗长度的变化（左上角数值是模式本身的降水偏差BIAS和降水偏差幅度B）

Fig.3 Variations of NSTS>0 （black lines） and NSBI>0 （red lines） with different neighborhood window length for precipitation greater than different precipitation thresholds （The upper left corners of the figure is marked with the BIAS and the B values of the model itself）

表1 邻域最优百分位值选取标准

Tab.1 Criteria for selecting the neighborhood optimal percentiles

降水分级	说明
R≥0.1 mm	若N_SBI>0≥2×m，在同时使得STS>0、SBI>0、SPC>0的邻域集合分位值P_{STS>0，SBI>0，SPC>0}中选择SPC最大值对应的邻域集合分位值；若N_SBI>0<2×m，在同时使得STS>0和SPC>0的邻域集合分位值P_{STS>0，SPC>0}中，选择SPC最大值对应的邻域集合分位值
R≥2、5、10、20 mm	若N_SBI>0≥2×m，在同时使得STS>0和SBI>0的邻域集合分位值P_{STS>0，SBI>0}中选择STS最大值对应的邻域集合分位值；若N_SBI>0<2×m，将STS>0对应的邻域集合分位值P_STS>0按STS值从大到小排序，在排名前5的P_STS>0中选择SBI最大值对应的邻域集合分位值

图4 不同量级降水CMA-MESO模式预报和ONP、OTS、FMM方法订正后的降水TS评分（a）、降水偏差（b）和晴雨准确率（c）

Fig.4 The TS （a）， BIAS （b） and PC （c） of precipitation forecasting of the CMA-MESO model and after correction using the ONP， OTS， and FMM methods for different precipitation thresholds

表2 ONP、OTS、FMM方法订正后的降水相比模式本身的晴雨预报技巧（SPC）和降水预报TS技巧（STS）单位：%

Tab.2 The SPC and STS for the ONP， OTS and FMM methods compared to the model

订正方法	SPC	STS（R≥0.1 mm）	STS（R≥2 mm）	STS（R≥5 mm）	STS（R≥10 mm）	STS（R≥20 mm）
ONP	10.8	5.5	2.7	1.2	1.2	0.9
OTS	0.4	-0.3	0.6	0.5	0.7	0.5
FMM	0	0	-3.0	-1.2	-0.8	0.4

图5 不同量级降水CMA-MESO、CMA-SH9和CMA-BJ模式预报ONP方法订正前后降水TS评分（a）、降水偏差（b）、晴雨准确率（c）、空报率（d）和命中率（e）

Fig.5 The TS （a）， BIAS （b）， PC （c）， FAR （d） and POD （e） for precipitation forecasts from the CMA-MESO、CMA-SH9 and CMA-BJ models before and after corrections by using the ONP method for different precipitation thresholds

表3 ONP方法订正后CMA-MESO、CMA-SH9和CMA-BJ模式预报降水相比模式本身的SPC和STS 单位：%

Tab.3 The SPC and STS for the ONP method compared to the CMA-MESO、CMA-SH9 and CMA-BJ models

模式	SPC	STS（R≥0.1 mm）	STS（R≥2 mm）	STS（R≥5 mm）	STS（R≥10 mm）	STS（R≥20 mm）
CMA-MESO	10.8	5.5	2.7	1.2	1.2	0.9
CMA-SH9	21.1	4.1	3.8	1.2	0.1	0.3
CMA-BJ	26.3	4.4	2.5	1.9	1.4	0.3

图6 2024年7月14—17日08：00起报13~36 h预报时效内CMA-MESO模式和ONP方法订正后的降水TS评分（a）、降水偏差（b）和晴雨准确率（c）

Fig.6 The TS （a）， BIAS （b） and PC （c） for 13-36 h precipitation forecasts starting at 08 ：00 from July 14 to 17， 2024 from the CMA-MESO model and the ONP correction for different precipitation thresholds

图7 2024年7月16日02：00降水实况（a）及15日08：00起报的18 h预报时效模式（b）和ONP方法订正（c）的降水预报（单位：mm）

Fig.7 The observed precipitation at 02：00 on July 16， 2024 （a） and the 18 h precipitation forecasts starting at 08：00 on July 15 obtained from the model （b） and the ONP correction （c）（Unit： mm）

图8 2024年7月17日05：00降水实况（a）及16日08：00起报的21 h预报时效模式（b）和ONP方法订正（c）的降水预报（单位：mm）

Fig.8 The observed precipitation at 05：00 on July 17， 2024 （a） and the 21 h precipitation forecasts starting at 08：00 on July 16 obtained from the model （b） and the ONP correction （c）（Unit： mm）

参考文献 31

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