客观定量预报中降水的预处理

建立预报模型前,对降水量进行一定的处理会对预报效果有较大的影响。对于降水量为0的样本,根据对应的相对湿度情况分别赋予0或不同的负值,并通过神经网络方法,以中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式相应的降水量预报结果作为预报因子,利用2003年和2004年夏季资料分别建立了处理后降水量以及未经处理降水量的预报模型。以北京等站为例,2005年夏季试报结果的对比分析表明:通过相对湿度对降水量进行适当处理后,预报结果从TS评分、空报率、漏报率及预报偏差来说,不论是与不进行处理的预报结果还是与模式直接的预报结果相比都有提高,尤其是减少了空报的情况。该处理方法简单可行,并且对降水预报效果提高明显。