辽宁省短时强降水和雷暴大风预报产品检验技术规程（征求意见稿）

DB××/T××××—2009ICS07.060CCSA47DB21（征求意见稿）20XX20XXXXXX实施20XXXXXX发布辽宁省质量技术监督局发布IDB××/T××××—2022前言 错误！未定义书签。 2规范性引用文件 3术语和定义 4检验内容 25检验指标 3参考文献 6DB××/T××××—2022本标准按照中华人民共和国国家标准GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本标准由辽宁省气象局提出并归口。本标准起草单位：辽宁省气象灾害监测预警中心。本标准主要起草人：刘静、任川、陈传雷、王瀛、才奎志、王慧敏。本文件发布实施后，任何单位和个人如有问题和意见建议，均可以通过来电和来函等方式进行反馈，我们将及时答复并认真处理，根据实际情况依法进行评估及复审。（辽宁省气象局地址：沈阳市和平区常德街69号，联系电话辽宁省气象灾害监测预警中心地址：沈阳市和平区长白南路388号，联系电话。DB××/T××××—2022辽宁省短时强降水和雷暴大风数值天气预报产品检验技术规程本标准规定了辽宁省短时强降水和雷暴大风数值天气预报产品可以定量计算的检验本标准适用于短时强降水和雷暴大风天气预报产品的下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的DB××/T××××—2022在中小尺度天气系统影响下，在很短时间内局地出现的较大的对流性降水，降雨强度超过20毫米每小时（mm/h）。气运动的流体力学方程组从而对未来天气变化做出的预报。其产品表现为格点或站点形针对某一格点或站点的预报结果，通过考察其周边一定区域范围和实况观测匹配程度的检验方法，从而实现对预报结果接近实况程度DB××/T××××—2022））不在这8个时间的模式可相对自己的起报时间做检验，检验产品要明确标出具体的起报时4DB××/T××××—2022闪电定位仪离散数据采用最邻近插值方法插值到0.25°×0.25°网格点上，形成小时累计雷电次数网格数据，再采用最邻近插值方法将雷电网格数据插值到且不受日、月的限制（但不跨年挑取），观测站点值超过20毫米（mm）即判断该站出观测站点雷暴大风实况认定方法为：小时累计雷电次数大于或等于1并且该时次阵风基于所预报格点或站点一定半径范围的观测实况数据进行处理气为实况依据，用以检验该评分格点或站点预报的联表（表1）。5DB××/T××××—2022表1二维列联表实况预报有无有AC无BD多日评分的列联表分量先相加后按不同的检基于二维列联表各分量计算以下检验指标：TS评分=..............................式中：TS评分（threatscore）—预报检验评分，又称为临界成功指数，关心是否发生了预报事件，不考虑未发生的事件。在事件发生概率高的地POD=...............................（2）式中：POD（probabilityofdetection）—命中率，实际事件发生，预报事件也发生的比MAR=.....................................（3）式中：6DB××/T××××—2022MAR(missalarmratio)—漏报率，事件发生了，但预报事件没发生的比率，表示实FAR=.................................（4）式中：ACC=............................式中：ACC(accuracy)—准确率，无论事件发生与否，正确预报的比率。事件发生的概率高BIAS=................................（6）式中：SPO=..................................式中：SPO（skillprobabilityofdetection）—命中率预报技巧，PDP为省级及以下气象部门制作的客观预报产品（格点格式）的命中特殊情况约定：7DB××/T××××—2022SFA=.................................式中：的客观预报产品的空报率，FARN为中国气象局国家气象中心制作的指导预报产品的空报特殊情况约定：参考文献[1]戴建华,茅懋,邵玲玲,等,2013.强对流天气预报检验新方法在上海的应用尝试[J].气象科技进展,3(3):40-45.[2]GillelandE,AhijevychD,BrownBG,etal,2009.Intercomparisonofspatialforecastverificationmethods[J].WeaForecasting,24(5):1416-1430.[3]李佰平,戴建华,张欣,等,2016.三类强对流天气临近预报的模糊检验试验与对比[J].气象,42(2):129-143.[4]唐文苑,周庆亮,刘鑫华,等,2017.国家级强对流天气分类预报检验分析[J].气象,43(1):67-76.[5]DavisCA,BrownBG,BullockRG,2006a.Object-basedverificationofprecipitationforecast,PartⅠ:Methodologyandapplicationtomesoscalerainareas.MonWeaRev,134:1772-1784.[6]DavisCA,BrownBG,BullockRG,2006b.Object-basedverificationofprecipitationforecast,PartⅡ:Applicationtoconvectiverainsystems.MonWeaRev,134:1785-1795.[7]王雨,公颖,