为推进黑龙江省智能网格预报业务，稳步提高降水网格预报质量，本研究致力于研发中短期智能网格预报方法，创新预报客观订正技术。 频率匹配法可以充分利用已有观测资料，有效订正降水偏差，受到广泛应用。本研究开展了频率匹配法在黑龙江省降水预报中的应用研究，并形成多尺度融合降水预报。本研究填补了黑龙江省本省智能网格降水客观预报产品的业务空白。 随着数值预报技术的飞速发展，数值预报产品在天气预报工作和科学研究中发挥着越来越重要的作用。然而，受数值模式初始场误差、模式自身误差等影响，数值预报产品仍存在一定的误差，因此，国内外学者们一直尝试着对数值模式直接输出的产品进行处理，以达到改进总体预报效果的目的，主要包括：统计学释用模式输出统计法(MOS)、完全预报法(PP)和卡尔曼滤波法(KF)、人工释用、动力学释用和天气学释用等[1]。随着模式的发展，由最初的通过对天气形势的订正与细化来推定要素预报，逐渐发展为对具体天气要素订正[2]。马清、王迎春等[3-8]开展了一系列关于气象要素的订正与释用的工作，明显提高了模式要素预报的精度。降水是气象台站日常最为关注的一种天气要素，由于频率匹配法可以充分利用已有观测资料，对较大范围的降水订正效果较好，所以一直以来该方法受到广泛应用。李莉等[9]采用频率匹配法订正T213降水预报，并介绍了统计观测频率和预报频率的递减平均法、标准正态分布法。李俊等[10]详细介绍了频率匹配方法的基本原理及实现过程，以及对订正AREM模式降水产品效果的分析。徐姝等[11]针对ECMWF集合预报融合降水产品进行了基于频率匹配法的降水偏差订正。然而在前人的研究工作中，在统计和处理预报和观测频率时，大都利用自动站站点降水，将模式预报插值到站点进行统计分析。本项目则利用网格降水分析数据替代站点实况数据，可以增加样本的数量并改善站点分布稀疏地区的降水信息不足的现象，避免了在网格预报中利用相对较少的站点数据在插值至网格过程中所产生的误差。1. 频率匹配法降水预报订正方案：统计滑动训练期降水频率、多项式频率曲线拟合、利用内插法计算订正系数，计算订正预报。其中：区别于传统算法利用站点数据统计降水信息，本研究引入“地面-卫星-雷达三源融合网格实况降水产品”以解决本省北部站点稀疏地区降水信息较少的问题；根据黑龙江省气候特征，针对冬夏半年采取不同降水阈值统计降水频率，并利用“分层聚类法”解决相似降水气候背景分区问题。 2. 多尺度融合降水预报方案：区别于传统算法大多以TS评分为权重，本研究构建了以误差最小为核心的动态权重系数算法。确定融合成员：三种订正预报参与融合的各自最优滑动训练期；确立权重系数：以5-25天平均绝对误差动态滑动最优计算多模式权重；计算融合预报。 3.对历史预报进行检验，评估方案的订正能力和特性。 流程分为“数据处理”、“订正算法”、“多模式融合”、“检验评估”四大模块，模块之间独立化运行，并且通过及时检验反馈以调整算法，实现了系统高效运行。程序结构清晰，复用度高，可扩展性强。通过近两年的检验发现“频率匹配法”订正的24小时降水预报产品对晴雨准确率明显提升，小雨量级预报准确率高于其它预报；0-24小时逐1小时和逐3小时降水订正预报晴雨准确率高于其它预报。多模式融合订正预报的降水整体误差明显低于其它模式结果。 符合实际降水预报业务需求，帮助预报员有侧重点的订正降水预报。 2021年9月完成科技成果业务准入，预报产品通过ftp实时传输，为省市县三级预报服务人员提供参考，并同时集成至黑龙江省业务一体化平台。

黑龙江省气象台

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