喬錦榮,原新鵬,梁旭東,謝衍新
(中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室,北京 100081)
降水是公眾最關心的天氣現象之一,強降水可造成城市內澇、農田漬澇,甚至引發泥石流、山洪等地質災害,給當地造成重大經濟損失和人員傷亡[1-3]。因此,提升降水預報準確率尤為關鍵,這需依賴數值模式預報能力的提高和模式產品的合理釋用[4],而降水預報檢驗是提高模式預報性能認知、合理釋用模式產品的重要環節[5-6]。幾十年來,氣象學者開展了大量模式降水預報檢驗分析工作。20世紀60年代,設計出雙變量的預報檢驗列聯表[7],可通過列聯表將事件進行分類,然后計算諸如命中率(probability of detection,POD)、誤警率(false alarm ratio,FAR)等技巧評分。隨后發展了TS(threat score)評分[8]、臨界成功指數(critical success index,CSI)[9]、ETS(equitable threat score)[10]以及一系列針對空間檢驗的評分指數,如S1評分[11]、ACC(anomalous correlation coefficient)[12]、FQI(forecast quality index)[13]、FSS(fractions skill score)評分[14]等。隨著集合預報的廣泛應用,與其相關的各類評分日益增多,包括Brier評分[15]、排列概率評分[16]、Wilson概率評分[17]等。由此可見,目前針對降水預報產品的檢驗指標非常豐富。伴隨著數值模式的不斷發展,確定性模式產品和集合預報產品的種類不斷增多,基于模式結果訂正的多種降水客觀預報方法[18]得到應用。因此,在實際業務中往往同時面對多種預報產品、同一預報產品有多種檢驗評估指標,如何對多產品多指標進行綜合分析?更全面地認識不同預報產品性能,目前仍缺乏有效手段。
聚類分析是一種研究多維空間點與點之間關系的方法[19],在數據挖掘、評估等領域得到有效應用[20-22]。……