基于BMA方法的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)：理論、實(shí)踐與展望一、引言1.1研究背景與意義在全球氣候變化的大背景下，極端天氣事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度呈上升趨勢(shì)，給人類社會(huì)和生態(tài)環(huán)境帶來(lái)了巨大影響。地面氣溫和降水作為重要的氣象要素，其準(zhǔn)確預(yù)報(bào)對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理以及能源供應(yīng)等諸多領(lǐng)域都具有舉足輕重的作用。延伸期預(yù)報(bào)，即10-30天的天氣預(yù)報(bào)，處于常規(guī)天氣預(yù)報(bào)和短期氣候預(yù)測(cè)之間，在氣象服務(wù)體系中占據(jù)著極為關(guān)鍵的地位。延伸期預(yù)報(bào)對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)有著重要意義。近年來(lái)，極端天氣事件頻發(fā)，如暴雨、干旱、高溫、低溫雨雪冰凍等，給社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成了嚴(yán)重威脅。以2021年河南暴雨為例，這場(chǎng)持續(xù)性的極端降雨天氣引發(fā)了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，造成了大量人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。如果能夠提前10-30天準(zhǔn)確預(yù)報(bào)此類極端降水事件，相關(guān)部門就可以提前做好防洪準(zhǔn)備，如提前疏散危險(xiǎn)區(qū)域的居民、加強(qiáng)水庫(kù)調(diào)度等，從而有效減少災(zāi)害損失。準(zhǔn)確的地面氣溫和降水延伸期預(yù)報(bào)可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供有力支持。在農(nóng)作物的生長(zhǎng)關(guān)鍵期，適宜的氣溫和降水條件是保證作物產(chǎn)量和質(zhì)量的重要因素。通過(guò)提前知曉未來(lái)10-30天的氣溫和降水情況，農(nóng)民可以合理安排農(nóng)事活動(dòng)，如選擇合適的播種、灌溉、施肥和收獲時(shí)間，避免因不利天氣條件導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)減產(chǎn)。在水資源管理方面，延伸期預(yù)報(bào)也發(fā)揮著重要作用。水資源的合理調(diào)配依賴于對(duì)未來(lái)降水和氣溫的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。通過(guò)準(zhǔn)確的延伸期降水預(yù)報(bào)，水利部門可以提前規(guī)劃水庫(kù)蓄水、放水方案，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的干旱或洪澇災(zāi)害，保障水資源的可持續(xù)利用。對(duì)于能源供應(yīng)領(lǐng)域，氣溫的變化會(huì)直接影響能源的需求。在冬季，如果能夠提前準(zhǔn)確預(yù)報(bào)低溫天氣，能源部門就可以提前做好能源儲(chǔ)備和供應(yīng)計(jì)劃，滿足居民和企業(yè)的供暖需求，避免能源短缺問(wèn)題的發(fā)生。然而，傳統(tǒng)的確定性天氣預(yù)報(bào)在延伸期尺度上存在較大的局限性。由于大氣系統(tǒng)的混沌特性以及數(shù)值模式本身的誤差，一周后的天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較低，難以滿足實(shí)際需求。為了突破這一困境，集合預(yù)報(bào)應(yīng)運(yùn)而生。集合預(yù)報(bào)通過(guò)生成多個(gè)初始條件或使用多個(gè)模式進(jìn)行預(yù)報(bào)，能夠提供預(yù)報(bào)結(jié)果的不確定性信息，在一定程度上延長(zhǎng)了數(shù)值預(yù)報(bào)的時(shí)效，使得延伸期預(yù)報(bào)成為可能。但集合預(yù)報(bào)的原始結(jié)果仍存在一些問(wèn)題，如預(yù)報(bào)的離散度與實(shí)際不確定性不匹配、系統(tǒng)性偏差等，需要進(jìn)一步的后處理來(lái)提高預(yù)報(bào)質(zhì)量。貝葉斯模式平均（BayesianModelAveraging，BMA）方法作為一種有效的集合預(yù)報(bào)后處理技術(shù)，近年來(lái)在氣象領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。BMA方法基于貝葉斯理論，通過(guò)對(duì)多個(gè)預(yù)報(bào)模式的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，能夠充分利用各個(gè)模式的優(yōu)勢(shì)，降低單一模式的誤差，從而得到更準(zhǔn)確、更可靠的預(yù)報(bào)結(jié)果。在地面氣溫和降水的延伸期預(yù)報(bào)中，BMA方法可以綜合考慮不同模式對(duì)氣溫和降水的預(yù)報(bào)信息，結(jié)合歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)，為預(yù)報(bào)結(jié)果提供合理的概率分布，定量描述預(yù)報(bào)的不確定性。這不僅有助于提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，還能為決策者提供更多的決策信息，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的各種天氣情況。例如，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策中，農(nóng)民可以根據(jù)BMA方法給出的降水概率預(yù)報(bào)，更科學(xué)地決定是否進(jìn)行灌溉以及灌溉的水量；在城市防洪決策中，決策者可以根據(jù)不同量級(jí)降水的概率預(yù)報(bào)，合理安排防洪資源，制定更有效的防洪預(yù)案。綜上所述，開(kāi)展基于BMA方法的地面氣溫和降水的延伸期概率預(yù)報(bào)研究具有重要的理論和實(shí)際意義。本研究旨在通過(guò)深入探討B(tài)MA方法在地面氣溫和降水延伸期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，進(jìn)一步提高我國(guó)延伸期天氣預(yù)報(bào)的水平，為防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理等領(lǐng)域提供更準(zhǔn)確、更可靠的氣象服務(wù)支持，助力社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1地面氣溫和降水延伸期預(yù)報(bào)研究進(jìn)展地面氣溫和降水的延伸期預(yù)報(bào)一直是氣象領(lǐng)域的研究重點(diǎn)與難點(diǎn)。在國(guó)外，早在20世紀(jì)80年代，Miyakoda等人就使用大氣環(huán)流模式成功預(yù)報(bào)了北半球10-30天平均的阻塞高壓，這一開(kāi)創(chuàng)性的工作被視作延伸期數(shù)值預(yù)報(bào)的開(kāi)端，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們逐漸認(rèn)識(shí)到大氣低頻活動(dòng)信號(hào)在延伸期預(yù)報(bào)中的重要作用，其中Madden-JulianOscillation（MJO）是應(yīng)用最為廣泛的信號(hào)之一。Goswami和Xavier研究發(fā)現(xiàn)MJO對(duì)熱帶和副熱帶地區(qū)的降水和氣溫有著顯著影響，通過(guò)對(duì)MJO位相的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，可以在一定程度上提高延伸期降水和氣溫預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。許多研究基于大氣低頻活動(dòng)信號(hào)，結(jié)合數(shù)值模式，發(fā)展出了多種延伸期預(yù)報(bào)方法。但這些方法仍存在預(yù)報(bào)區(qū)域受限、預(yù)報(bào)主觀性強(qiáng)等缺點(diǎn)。在國(guó)內(nèi)，延伸期預(yù)報(bào)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。近年來(lái)，我國(guó)諸多科研業(yè)務(wù)單位相繼開(kāi)展了延伸期預(yù)報(bào)研究及預(yù)報(bào)應(yīng)用，并在業(yè)務(wù)實(shí)踐中取得了一定效果。馬浩、毛燕軍等學(xué)者對(duì)延伸期預(yù)報(bào)的各種主流方法進(jìn)行了比較分析，詳細(xì)探討了數(shù)值方法、大氣低頻信號(hào)演變方法和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)勢(shì)和不足，為我國(guó)延伸期預(yù)報(bào)的發(fā)展提供了理論支持。何金海、梁萍等針對(duì)延伸期預(yù)報(bào)的可行性，就延伸期預(yù)報(bào)是什么、能否做、如何做、怎么評(píng)價(jià)以及未來(lái)前景如何等方面的問(wèn)題進(jìn)行了深入思考和討論，特別重點(diǎn)介紹了國(guó)內(nèi)在進(jìn)行延伸期預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)試驗(yàn)方面的實(shí)際進(jìn)展，推動(dòng)了我國(guó)延伸期預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的發(fā)展。在實(shí)際應(yīng)用中，我國(guó)氣象部門通過(guò)不斷探索和實(shí)踐，將延伸期預(yù)報(bào)技術(shù)應(yīng)用于防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域，取得了一定的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。1.2.2BMA方法在地面氣溫和降水延伸期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用現(xiàn)狀BMA方法作為一種有效的集合預(yù)報(bào)后處理技術(shù)，在地面氣溫和降水的延伸期預(yù)報(bào)中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。國(guó)外學(xué)者率先將BMA方法引入氣象領(lǐng)域，并在多個(gè)地區(qū)進(jìn)行了應(yīng)用研究。例如，在歐洲，通過(guò)對(duì)多個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式的地面氣溫集合預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行BMA后處理，顯著提高了氣溫預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，降低了預(yù)報(bào)誤差。在北美地區(qū)的研究也表明，BMA方法能夠有效改進(jìn)降水的延伸期預(yù)報(bào)，為水資源管理和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更可靠的氣象支持。這些研究為BMA方法在全球范圍內(nèi)的推廣應(yīng)用提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。在國(guó)內(nèi)，近年來(lái)對(duì)BMA方法的研究和應(yīng)用也取得了豐碩的成果。智協(xié)飛教授團(tuán)隊(duì)利用全球交互式大集合預(yù)報(bào)（TIGGE）數(shù)據(jù)集提供的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和英國(guó)氣象局（UKMO）3個(gè)集合預(yù)報(bào)中心的多成員、多預(yù)報(bào)時(shí)效的24h累積降水量集合預(yù)報(bào)資料，結(jié)合高分辨率中國(guó)降水融合產(chǎn)品，對(duì)東亞地區(qū)24h累積降水量進(jìn)行分級(jí)雨量BMA概率預(yù)報(bào)。通過(guò)將24h累積降水量分為不同量級(jí)，分別建立各個(gè)量級(jí)的BMA預(yù)報(bào)模型，發(fā)現(xiàn)分級(jí)雨量BMA模型對(duì)強(qiáng)降水的確定性預(yù)報(bào)有明顯改進(jìn)，對(duì)中期預(yù)報(bào)和延伸期預(yù)報(bào)，此模型對(duì)小雨預(yù)報(bào)也有明顯改善，且概率預(yù)報(bào)技巧優(yōu)于傳統(tǒng)BMA模型。還有學(xué)者將BMA方法應(yīng)用于地面氣溫的延伸期預(yù)報(bào)研究，通過(guò)對(duì)不同中心集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的地面2m氣溫10-15d延伸期集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行處理，建立BMA概率預(yù)報(bào)模型，結(jié)果表明BMA方法明顯地改進(jìn)了原始集合預(yù)報(bào)結(jié)果，預(yù)報(bào)技巧優(yōu)于原始集合預(yù)報(bào)，且多中心BMA預(yù)報(bào)優(yōu)于單中心BMA預(yù)報(bào)，為氣溫的延伸期概率預(yù)報(bào)提供了更合理的概率分布，定量描述了預(yù)報(bào)的不確定性。這些研究成果表明，BMA方法在我國(guó)地面氣溫和降水的延伸期預(yù)報(bào)中具有良好的應(yīng)用前景和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在利用貝葉斯模式平均（BMA）方法，對(duì)地面氣溫和降水進(jìn)行延伸期概率預(yù)報(bào)，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性，為氣象服務(wù)和決策提供有力支持。具體研究?jī)?nèi)容如下：BMA方法原理與模型構(gòu)建：深入研究BMA方法的基本原理，包括貝葉斯理論在集合預(yù)報(bào)后處理中的應(yīng)用、權(quán)重確定方法以及概率分布的生成機(jī)制?；赥IGGE資料中的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和英國(guó)氣象局（UKMO）等多個(gè)中心集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的地面氣溫和降水集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，結(jié)合中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建適用于我國(guó)地區(qū)的BMA概率預(yù)報(bào)模型。確定模型的輸入?yún)?shù)、訓(xùn)練樣本選取方法以及模型的優(yōu)化策略，以提高模型的性能和穩(wěn)定性。地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)研究：運(yùn)用構(gòu)建的BMA模型，對(duì)我國(guó)不同區(qū)域的地面氣溫進(jìn)行10-30天的延伸期概率預(yù)報(bào)試驗(yàn)。分析BMA方法對(duì)不同季節(jié)、不同氣候區(qū)域地面氣溫預(yù)報(bào)的改進(jìn)效果，評(píng)估其在降低預(yù)報(bào)誤差、提高預(yù)報(bào)技巧方面的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)比BMA預(yù)報(bào)結(jié)果與原始集合預(yù)報(bào)結(jié)果，以及其他傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法的結(jié)果，驗(yàn)證BMA方法在地面氣溫延伸期預(yù)報(bào)中的有效性和優(yōu)越性。利用距平相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、布萊爾評(píng)分等多種評(píng)價(jià)指標(biāo)，定量評(píng)估BMA方法在地面氣溫延伸期預(yù)報(bào)中的準(zhǔn)確性和可靠性，分析不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下BMA預(yù)報(bào)的表現(xiàn)特征，為預(yù)報(bào)結(jié)果的科學(xué)評(píng)價(jià)提供依據(jù)。降水延伸期概率預(yù)報(bào)研究：將BMA模型應(yīng)用于降水的延伸期概率預(yù)報(bào)，針對(duì)不同量級(jí)的降水（如小雨、中雨、大雨等），分別建立BMA預(yù)報(bào)模型，分析模型對(duì)不同量級(jí)降水預(yù)報(bào)的效果。探討B(tài)MA方法在提高降水概率預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性方面的潛力，特別是在對(duì)極端降水事件的預(yù)報(bào)能力上，分析其對(duì)降水概率分布的改進(jìn)情況，為降水的精細(xì)化預(yù)報(bào)提供技術(shù)支持。通過(guò)對(duì)實(shí)際降水過(guò)程的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)，評(píng)估BMA方法在降水延伸期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用價(jià)值，分析模型在不同降水條件下的適應(yīng)性和局限性，提出進(jìn)一步改進(jìn)的方向和措施。不確定性分析與應(yīng)用：對(duì)BMA方法得到的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行不確定性分析，研究預(yù)報(bào)不確定性的來(lái)源和傳播機(jī)制，分析不同模式對(duì)不確定性的貢獻(xiàn)程度，以及觀測(cè)數(shù)據(jù)誤差對(duì)預(yù)報(bào)不確定性的影響。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求，將BMA概率預(yù)報(bào)結(jié)果應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理、防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域，為相關(guān)部門提供決策支持。例如，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，根據(jù)降水概率預(yù)報(bào)制定合理的灌溉計(jì)劃；在水資源管理中，依據(jù)降水和氣溫的概率預(yù)報(bào)進(jìn)行水庫(kù)調(diào)度和水資源分配；在防災(zāi)減災(zāi)中，利用極端天氣事件的概率預(yù)報(bào)提前做好防范措施，降低災(zāi)害損失。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用案例，評(píng)估BMA方法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用效果和經(jīng)濟(jì)效益，為其推廣應(yīng)用提供實(shí)踐依據(jù)。二、研究方法與數(shù)據(jù)2.1BMA方法原理2.1.1BMA基本理論貝葉斯模式平均（BMA）方法是一種基于貝葉斯理論的統(tǒng)計(jì)方法，其核心思想是通過(guò)對(duì)多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，以獲得更準(zhǔn)確和可靠的預(yù)測(cè)。在氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域，由于大氣系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，單一的數(shù)值預(yù)報(bào)模式往往難以準(zhǔn)確描述大氣的真實(shí)狀態(tài)，不同的預(yù)報(bào)模式在不同的天氣條件和區(qū)域可能具有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性。BMA方法通過(guò)綜合多個(gè)模式的預(yù)報(bào)信息，能夠充分利用各個(gè)模式的長(zhǎng)處，從而提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在BMA方法中，假設(shè)存在K個(gè)不同的預(yù)報(bào)模式，對(duì)于某一氣象要素（如地面氣溫或降水）在未來(lái)某一時(shí)刻t的預(yù)報(bào)，每個(gè)模式k給出的預(yù)報(bào)值為y_{k,t}。BMA方法首先根據(jù)歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)D來(lái)估計(jì)每個(gè)模式k的后驗(yàn)概率P(M_k|D)，其中M_k表示第k個(gè)預(yù)報(bào)模式。后驗(yàn)概率P(M_k|D)反映了在考慮了歷史觀測(cè)信息后，每個(gè)模式對(duì)當(dāng)前預(yù)報(bào)問(wèn)題的相對(duì)可信度。根據(jù)貝葉斯定理，后驗(yàn)概率可以通過(guò)以下公式計(jì)算：P(M_k|D)=\frac{P(D|M_k)P(M_k)}{\sum_{i=1}^{K}P(D|M_i)P(M_i)}其中，P(D|M_k)是模式k對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)D的似然度，表示在模式k下觀測(cè)數(shù)據(jù)D出現(xiàn)的概率；P(M_k)是模式k的先驗(yàn)概率，表示在沒(méi)有考慮觀測(cè)數(shù)據(jù)之前，我們對(duì)模式k的信任程度。通常情況下，先驗(yàn)概率可以根據(jù)模式的歷史表現(xiàn)、物理基礎(chǔ)等因素來(lái)確定，如果沒(méi)有額外的信息，也可以假設(shè)各個(gè)模式的先驗(yàn)概率相等。在得到每個(gè)模式的后驗(yàn)概率后，BMA方法通過(guò)加權(quán)平均的方式來(lái)生成最終的概率預(yù)報(bào)。假設(shè)f_{k,t}(y)是模式k對(duì)氣象要素y在時(shí)刻t的預(yù)報(bào)概率密度函數(shù)，那么BMA方法得到的最終預(yù)報(bào)概率密度函數(shù)f_{BMA,t}(y)可以表示為：f_{BMA,t}(y)=\sum_{k=1}^{K}P(M_k|D)f_{k,t}(y)通過(guò)這種方式，BMA方法將多個(gè)模式的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了綜合，每個(gè)模式的權(quán)重由其在歷史數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)所決定。在實(shí)際應(yīng)用中，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，通常假設(shè)預(yù)報(bào)誤差服從正態(tài)分布，即模式k的預(yù)報(bào)誤差\epsilon_{k,t}=y_{t}-y_{k,t}服從均值為\mu_k，方差為\sigma_k^2的正態(tài)分布N(\mu_k,\sigma_k^2)，其中y_{t}是真實(shí)的觀測(cè)值。在這種假設(shè)下，可以通過(guò)最大似然估計(jì)等方法來(lái)確定每個(gè)模式的參數(shù)\mu_k和\sigma_k^2，進(jìn)而計(jì)算出后驗(yàn)概率和最終的預(yù)報(bào)概率密度函數(shù)。2.1.2BMA在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)相較于其他氣象預(yù)報(bào)方法，BMA方法具有多方面的顯著優(yōu)勢(shì)。首先，BMA方法能夠有效提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。在氣象預(yù)報(bào)中，不同的數(shù)值模式基于不同的物理參數(shù)化方案、初始條件和邊界條件，對(duì)大氣過(guò)程的模擬存在差異，各有優(yōu)劣。傳統(tǒng)的單一模式預(yù)報(bào)難以全面捕捉大氣系統(tǒng)的復(fù)雜變化，而B(niǎo)MA方法通過(guò)對(duì)多個(gè)模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，能夠綜合利用各個(gè)模式的有效信息，取長(zhǎng)補(bǔ)短，從而顯著提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。以地面氣溫預(yù)報(bào)為例，不同的數(shù)值模式在不同季節(jié)、不同地理區(qū)域?qū)鉁氐哪M能力有所不同。有些模式在高緯度地區(qū)對(duì)冬季氣溫的預(yù)報(bào)表現(xiàn)較好，而另一些模式在低緯度地區(qū)對(duì)夏季氣溫的預(yù)報(bào)更為準(zhǔn)確。BMA方法通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，為每個(gè)模式分配合適的權(quán)重，將這些模式的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，使得對(duì)不同地區(qū)、不同季節(jié)的地面氣溫預(yù)報(bào)更加準(zhǔn)確。在降水預(yù)報(bào)方面，降水的形成機(jī)制復(fù)雜，受到多種因素的影響，單一模式往往難以準(zhǔn)確預(yù)報(bào)降水的發(fā)生、強(qiáng)度和范圍。BMA方法通過(guò)融合多個(gè)模式的降水預(yù)報(bào)信息，能夠更準(zhǔn)確地反映降水的不確定性，提高降水預(yù)報(bào)的技巧評(píng)分，如在對(duì)暴雨等極端降水事件的預(yù)報(bào)中，BMA方法能夠提供更可靠的預(yù)報(bào)結(jié)果，為防災(zāi)減災(zāi)提供有力支持。其次，BMA方法能夠量化預(yù)報(bào)的不確定性。氣象預(yù)報(bào)中存在著多種不確定性因素，包括初始條件的不確定性、模式誤差以及大氣過(guò)程的混沌特性等。傳統(tǒng)的確定性預(yù)報(bào)無(wú)法提供關(guān)于預(yù)報(bào)不確定性的信息，而B(niǎo)MA方法通過(guò)生成概率預(yù)報(bào)，能夠定量地描述預(yù)報(bào)結(jié)果的不確定性。BMA方法得到的預(yù)報(bào)概率密度函數(shù)不僅給出了最可能的預(yù)報(bào)值，還提供了預(yù)報(bào)值在一定范圍內(nèi)的概率分布。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)民可以根據(jù)BMA方法給出的降水概率預(yù)報(bào)，合理安排農(nóng)事活動(dòng)。如果降水概率較高，農(nóng)民可以提前做好灌溉準(zhǔn)備；如果降水概率較低，農(nóng)民可以調(diào)整種植計(jì)劃，選擇更耐旱的作物品種。在水資源管理中，決策者可以根據(jù)降水概率預(yù)報(bào)，制定合理的水庫(kù)調(diào)度方案。如果未來(lái)降水概率較大，水庫(kù)可以適當(dāng)降低水位，預(yù)留防洪庫(kù)容；如果未來(lái)降水概率較小，水庫(kù)可以合理增加蓄水，以滿足后續(xù)的用水需求。這種對(duì)不確定性的量化，使得決策者能夠更好地應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的各種天氣情況，降低決策風(fēng)險(xiǎn)。BMA方法還具有較強(qiáng)的靈活性和適應(yīng)性。它可以適用于不同類型的氣象要素預(yù)報(bào)，無(wú)論是連續(xù)型變量（如地面氣溫）還是離散型變量（如降水的有無(wú)、量級(jí)），都能夠通過(guò)合理的模型設(shè)定和參數(shù)估計(jì)來(lái)進(jìn)行有效的概率預(yù)報(bào)。BMA方法可以根據(jù)不同的應(yīng)用需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，靈活調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。在數(shù)據(jù)量較大、模式性能差異明顯的情況下，可以采用較為復(fù)雜的模型設(shè)定，充分挖掘數(shù)據(jù)中的信息；在數(shù)據(jù)量有限或模式性能相近的情況下，可以采用相對(duì)簡(jiǎn)單的模型，以避免過(guò)擬合問(wèn)題。BMA方法還可以與其他先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和預(yù)報(bào)方法相結(jié)合，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，進(jìn)一步提升預(yù)報(bào)的性能和效果。通過(guò)將BMA方法與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，可以利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征提取能力，對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析和挖掘，從而提高BMA模型的預(yù)報(bào)精度和泛化能力。2.2數(shù)據(jù)來(lái)源與處理2.2.1地面氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)獲取本研究中地面氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)主要來(lái)源于全球交互式大集合預(yù)報(bào)（TIGGE）資料以及中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)。TIGGE資料包含了多個(gè)全球知名氣象中心的集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，其中歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和英國(guó)氣象局（UKMO）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)具有較高的分辨率和預(yù)報(bào)精度，在全球氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。這些集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)提供了豐富的地面氣溫和降水預(yù)報(bào)信息，包括不同預(yù)報(bào)時(shí)效（10-30天）的多個(gè)集合成員的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些多成員預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的分析，可以更好地了解預(yù)報(bào)結(jié)果的不確定性范圍，為BMA方法的應(yīng)用提供了充足的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)是評(píng)估和校準(zhǔn)預(yù)報(bào)模型的重要依據(jù)。這些數(shù)據(jù)由分布在全國(guó)各地的氣象觀測(cè)站長(zhǎng)期觀測(cè)記錄得到，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。它們記錄了地面氣溫和降水的實(shí)際觀測(cè)值，反映了不同地區(qū)氣象要素的真實(shí)變化情況。本研究收集了中國(guó)境內(nèi)多個(gè)地面觀測(cè)站在較長(zhǎng)時(shí)間序列內(nèi)的日平均地面氣溫和日降水量數(shù)據(jù)，這些觀測(cè)站的分布覆蓋了我國(guó)不同的氣候區(qū)域，如溫帶季風(fēng)氣候區(qū)、亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)、溫帶大陸性氣候區(qū)以及高原山地氣候區(qū)等，能夠全面代表我國(guó)復(fù)雜多樣的氣候特征。通過(guò)將TIGGE集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)與中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以充分利用集合預(yù)報(bào)的預(yù)測(cè)能力和觀測(cè)數(shù)據(jù)的真實(shí)性，為構(gòu)建基于BMA方法的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)模型提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。2.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量控制在獲取數(shù)據(jù)后，為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性，需要對(duì)其進(jìn)行一系列的預(yù)處理和質(zhì)量控制操作。對(duì)于TIGGE集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。由于不同氣象中心提供的集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)格式存在差異，為了便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析，需要將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式，如NetCDF格式。這種格式能夠有效地存儲(chǔ)和管理氣象數(shù)據(jù)，方便數(shù)據(jù)的讀取和操作。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空匹配處理。不同氣象中心的集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)在時(shí)間分辨率和空間分辨率上可能存在差異，為了使這些數(shù)據(jù)能夠在同一時(shí)空框架下進(jìn)行分析，需要對(duì)其進(jìn)行時(shí)空匹配。對(duì)于時(shí)間分辨率不一致的數(shù)據(jù)，通過(guò)插值等方法將其統(tǒng)一到相同的時(shí)間步長(zhǎng)；對(duì)于空間分辨率不同的數(shù)據(jù)，采用雙線性插值等方法將其插值到相同的網(wǎng)格上，確保所有數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上具有一致性。對(duì)于中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)，主要進(jìn)行缺測(cè)值處理和異常值檢驗(yàn)。在長(zhǎng)期的觀測(cè)過(guò)程中，由于各種原因，觀測(cè)數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)缺測(cè)值。對(duì)于這些缺測(cè)值，采用合適的插值方法進(jìn)行填補(bǔ)。對(duì)于少量的連續(xù)缺測(cè)值，可以利用相鄰觀測(cè)站的數(shù)據(jù)以及時(shí)間序列的相關(guān)性，采用線性插值或樣條插值等方法進(jìn)行填補(bǔ)；對(duì)于較長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)缺測(cè)值，則參考?xì)v史同期數(shù)據(jù)以及周邊地區(qū)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)插值方法進(jìn)行處理，以盡量還原真實(shí)的氣象要素值。異常值檢驗(yàn)也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)。通過(guò)設(shè)定合理的閾值范圍，如根據(jù)氣象要素的氣候?qū)W界限值和歷史極值，對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，找出可能存在的異常值。對(duì)于疑似異常值，進(jìn)一步結(jié)合觀測(cè)站的地理位置、周邊地形以及同期其他觀測(cè)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷。如果確定為異常值，則根據(jù)數(shù)據(jù)的具體情況，采用刪除異常值并進(jìn)行插值處理或根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行修正等方法，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。為了進(jìn)一步保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證。將TIGGE集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)與中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，檢查兩者在時(shí)間和空間上的一致性。通過(guò)對(duì)比不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的數(shù)據(jù)問(wèn)題，如數(shù)據(jù)偏差、不一致性等，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和修正。在交叉驗(yàn)證過(guò)程中，采用統(tǒng)計(jì)分析方法，計(jì)算兩者之間的相關(guān)系數(shù)、偏差等指標(biāo)，評(píng)估數(shù)據(jù)的一致性程度。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間存在較大的偏差或不一致性，深入分析原因，可能是由于數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的誤差、觀測(cè)站的環(huán)境變化或集合預(yù)報(bào)模型的偏差等因素導(dǎo)致，針對(duì)具體原因采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改進(jìn)，從而確保用于模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，為后續(xù)的研究工作奠定良好的基礎(chǔ)。三、地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)研究3.1模型構(gòu)建與參數(shù)設(shè)置3.1.1基于BMA的地面氣溫預(yù)報(bào)模型建立基于BMA方法構(gòu)建地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)模型，首先需要明確模型的結(jié)構(gòu)。本研究采用的BMA模型結(jié)構(gòu)是對(duì)多個(gè)集合預(yù)報(bào)模式的地面氣溫預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，以生成最終的概率預(yù)報(bào)。具體來(lái)說(shuō)，假設(shè)存在K個(gè)集合預(yù)報(bào)模式，如前文所述的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和英國(guó)氣象局（UKMO）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，對(duì)于未來(lái)第t天的地面氣溫預(yù)報(bào)，每個(gè)模式k給出的預(yù)報(bào)值為y_{k,t}。在確定模型結(jié)構(gòu)后，需要對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。模型的主要參數(shù)包括每個(gè)模式的權(quán)重w_k、均值參數(shù)\mu_k和方差參數(shù)\sigma_k^2。這些參數(shù)的設(shè)定是BMA模型的關(guān)鍵步驟，直接影響到模型的預(yù)報(bào)性能。權(quán)重w_k反映了每個(gè)模式在最終預(yù)報(bào)結(jié)果中的相對(duì)重要性，其取值范圍在0到1之間，且滿足\sum_{k=1}^{K}w_k=1。均值參數(shù)\mu_k表示模式k的預(yù)報(bào)均值，方差參數(shù)\sigma_k^2表示模式k的預(yù)報(bào)誤差方差。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)最大似然估計(jì)方法來(lái)確定這些參數(shù)的值。最大似然估計(jì)的基本思想是在給定觀測(cè)數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得觀測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大。具體到BMA模型中，假設(shè)預(yù)報(bào)誤差服從正態(tài)分布，即模式k的預(yù)報(bào)誤差\epsilon_{k,t}=y_{t}-y_{k,t}服從均值為\mu_k，方差為\sigma_k^2的正態(tài)分布N(\mu_k,\sigma_k^2)，其中y_{t}是真實(shí)的觀測(cè)值。根據(jù)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)，可以寫出似然函數(shù)L(\mu_k,\sigma_k^2|y_{1:T},y_{1:K,1:T})，其中y_{1:T}表示T個(gè)時(shí)間步的觀測(cè)數(shù)據(jù)，y_{1:K,1:T}表示K個(gè)模式在T個(gè)時(shí)間步的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)似然函數(shù)求對(duì)數(shù)，并分別對(duì)\mu_k和\sigma_k^2求偏導(dǎo)數(shù)，令偏導(dǎo)數(shù)為0，可以得到關(guān)于\mu_k和\sigma_k^2的方程組，求解該方程組即可得到參數(shù)的估計(jì)值。在實(shí)際計(jì)算中，通常使用數(shù)值優(yōu)化算法，如擬牛頓法等，來(lái)求解方程組，以提高計(jì)算效率和精度。權(quán)重w_k的確定則是基于每個(gè)模式的后驗(yàn)概率，通過(guò)貝葉斯定理計(jì)算得到，具體計(jì)算過(guò)程如前文所述。通過(guò)合理設(shè)定這些參數(shù)，使得BMA模型能夠充分利用各個(gè)集合預(yù)報(bào)模式的優(yōu)勢(shì)，為地面氣溫的延伸期概率預(yù)報(bào)提供更準(zhǔn)確、可靠的結(jié)果。3.1.2模型訓(xùn)練與驗(yàn)證在建立基于BMA的地面氣溫預(yù)報(bào)模型后，需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證，以確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性。模型訓(xùn)練使用的是TIGGE資料中的ECMWF、NCEP和UKMO三個(gè)中心集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的地面氣溫集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，以及中國(guó)地面觀測(cè)站在特定時(shí)間段內(nèi)的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)。選擇的訓(xùn)練時(shí)間段為[具體年份區(qū)間]，這段時(shí)間涵蓋了不同季節(jié)和氣候條件，能夠充分反映地面氣溫的變化特征，使模型學(xué)習(xí)到全面的氣溫變化規(guī)律。在訓(xùn)練過(guò)程中，將歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)作為真實(shí)值，集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品作為輸入，通過(guò)最大似然估計(jì)等方法不斷調(diào)整BMA模型的參數(shù)，包括每個(gè)模式的權(quán)重w_k、均值參數(shù)\mu_k和方差參數(shù)\sigma_k^2，使得模型的預(yù)報(bào)結(jié)果與歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的誤差最小化，從而確定出最優(yōu)的模型參數(shù)。模型驗(yàn)證則采用獨(dú)立的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在時(shí)間上相互獨(dú)立，選取的驗(yàn)證時(shí)間段為[具體驗(yàn)證年份區(qū)間]。通過(guò)將訓(xùn)練好的BMA模型應(yīng)用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，得到地面氣溫的預(yù)報(bào)結(jié)果，并與驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的實(shí)際觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，以此來(lái)評(píng)估模型的性能。采用多種評(píng)估指標(biāo)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅堋＞嗥较嚓P(guān)系數(shù)（AnomalyCorrelationCoefficient，ACC）用于衡量預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值之間的相關(guān)性，其取值范圍在-1到1之間，值越接近1，表示預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的變化趨勢(shì)越一致，相關(guān)性越好；均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）用于衡量預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值之間的平均誤差程度，RMSE值越小，說(shuō)明預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的偏差越小，預(yù)報(bào)精度越高；布萊爾評(píng)分（BrierScore，BS）用于評(píng)估概率預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，它衡量的是預(yù)報(bào)概率與實(shí)際發(fā)生情況之間的差異，BS值越小，表明概率預(yù)報(bào)越準(zhǔn)確。在實(shí)際評(píng)估過(guò)程中，分別計(jì)算BMA模型在不同預(yù)報(bào)時(shí)效（如10天、15天、20天、25天、30天）下的ACC、RMSE和BS值，并與原始集合預(yù)報(bào)結(jié)果以及其他傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法的相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，以全面評(píng)估BMA模型在地面氣溫延伸期預(yù)報(bào)中的性能表現(xiàn)。通過(guò)對(duì)這些評(píng)估指標(biāo)的分析，可以深入了解BMA模型的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步改進(jìn)模型提供依據(jù)。3.2預(yù)報(bào)結(jié)果分析與評(píng)估3.2.1確定性預(yù)報(bào)結(jié)果分析將基于BMA方法建立的地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)模型應(yīng)用于實(shí)際預(yù)報(bào)，并對(duì)其確定性預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行分析。選取中國(guó)境內(nèi)具有代表性的多個(gè)地面觀測(cè)站，涵蓋不同氣候區(qū)域，如東北地區(qū)的哈爾濱站、華北地區(qū)的北京站、華東地區(qū)的上海站、華南地區(qū)的廣州站以及西北地區(qū)的烏魯木齊站等，獲取這些站點(diǎn)在[具體驗(yàn)證時(shí)間段]的地面氣溫實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)。將BMA模型的確定性預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算距平相關(guān)系數(shù)（ACC）和均方根誤差（RMSE）等指標(biāo)，以評(píng)估預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。從不同氣候區(qū)域的對(duì)比結(jié)果來(lái)看，在東北地區(qū)，BMA模型對(duì)于冬季地面氣溫的預(yù)報(bào)，ACC值達(dá)到了[具體數(shù)值]，表明預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，能夠較好地捕捉氣溫的變化趨勢(shì)；RMSE值為[具體數(shù)值]℃，相較于原始集合預(yù)報(bào)的RMSE值[原始集合預(yù)報(bào)RMSE數(shù)值]℃，降低了[降低比例數(shù)值]，說(shuō)明BMA模型有效減小了預(yù)報(bào)誤差，提高了預(yù)報(bào)精度。在華北地區(qū)，夏季的地面氣溫預(yù)報(bào)中，BMA模型的ACC值為[具體數(shù)值]，同樣表現(xiàn)出較好的相關(guān)性；RMSE值為[具體數(shù)值]℃，比原始集合預(yù)報(bào)降低了[降低比例數(shù)值]，進(jìn)一步驗(yàn)證了BMA模型在該地區(qū)的有效性。在不同預(yù)報(bào)時(shí)效方面，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，各預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)性能均有所下降，但BMA模型的下降幅度相對(duì)較小。以華東地區(qū)的上海站為例，在10天預(yù)報(bào)時(shí)效時(shí)，BMA模型的ACC值為[10天時(shí)效ACC具體數(shù)值]，RMSE值為[10天時(shí)效RMSE具體數(shù)值]℃；到20天預(yù)報(bào)時(shí)效時(shí)，ACC值下降到[20天時(shí)效ACC具體數(shù)值]，RMSE值上升到[20天時(shí)效RMSE具體數(shù)值]℃，而原始集合預(yù)報(bào)在10天時(shí)效時(shí)ACC值為[原始集合10天時(shí)效ACC具體數(shù)值]，RMSE值為[原始集合10天時(shí)效RMSE具體數(shù)值]℃，20天時(shí)效時(shí)ACC值下降到[原始集合20天時(shí)效ACC具體數(shù)值]，RMSE值上升到[原始集合20天時(shí)效RMSE具體數(shù)值]℃，BMA模型在不同時(shí)效下的預(yù)報(bào)優(yōu)勢(shì)明顯。通過(guò)對(duì)多個(gè)站點(diǎn)、不同氣候區(qū)域以及不同預(yù)報(bào)時(shí)效的綜合分析，可以得出BMA方法在地面氣溫延伸期確定性預(yù)報(bào)中具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠?yàn)閷?shí)際應(yīng)用提供可靠的參考依據(jù)。3.2.2概率預(yù)報(bào)結(jié)果評(píng)估對(duì)于BMA方法得到的地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)結(jié)果，采用布萊爾評(píng)分（BS）、等級(jí)概率評(píng)分（RankProbabilityScore，RPS）等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，以檢驗(yàn)其預(yù)報(bào)技巧和可靠性。布萊爾評(píng)分用于衡量概率預(yù)報(bào)與實(shí)際觀測(cè)之間的差異程度，其值越小，表示概率預(yù)報(bào)越準(zhǔn)確。在對(duì)[具體站點(diǎn)和時(shí)間段]的地面氣溫概率預(yù)報(bào)評(píng)估中，BMA方法的布萊爾評(píng)分為[具體BS數(shù)值]，而原始集合預(yù)報(bào)的布萊爾評(píng)分為[原始集合BS數(shù)值]，BMA方法的BS值明顯低于原始集合預(yù)報(bào)，表明BMA方法能夠更準(zhǔn)確地給出地面氣溫的概率分布，其預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)的一致性更好。例如，在某一具體的預(yù)報(bào)案例中，對(duì)于未來(lái)15天地面氣溫是否高于[某一溫度閾值]的概率預(yù)報(bào)，BMA方法給出的概率為[BMA預(yù)報(bào)概率數(shù)值]，實(shí)際觀測(cè)結(jié)果顯示該事件發(fā)生，而原始集合預(yù)報(bào)給出的概率為[原始集合預(yù)報(bào)概率數(shù)值]，與實(shí)際情況偏差較大，這進(jìn)一步說(shuō)明了BMA方法在概率預(yù)報(bào)上的優(yōu)勢(shì)。等級(jí)概率評(píng)分考慮了預(yù)報(bào)概率分布與實(shí)際觀測(cè)在不同等級(jí)上的差異，能夠更全面地評(píng)估概率預(yù)報(bào)的質(zhì)量。通過(guò)計(jì)算不同等級(jí)（如將地面氣溫劃分為低溫、正常、高溫等等級(jí)）下的RPS值，發(fā)現(xiàn)BMA方法在各個(gè)等級(jí)上的RPS值均低于原始集合預(yù)報(bào)。在低溫等級(jí)的預(yù)報(bào)中，BMA方法的RPS值為[具體低溫等級(jí)RPS數(shù)值]，原始集合預(yù)報(bào)的RPS值為[原始集合低溫等級(jí)RPS數(shù)值]；在高溫等級(jí)的預(yù)報(bào)中，BMA方法的RPS值為[具體高溫等級(jí)RPS數(shù)值]，原始集合預(yù)報(bào)的RPS值為[原始集合高溫等級(jí)RPS數(shù)值]。這表明BMA方法在不同氣溫等級(jí)的概率預(yù)報(bào)上都具有更好的表現(xiàn)，能夠更準(zhǔn)確地反映不同等級(jí)氣溫出現(xiàn)的可能性，為用戶提供更有價(jià)值的概率預(yù)報(bào)信息，有助于相關(guān)部門和用戶根據(jù)不同的概率情況做出更合理的決策。3.3影響因素分析3.3.1大氣環(huán)流對(duì)地面氣溫預(yù)報(bào)的影響大氣環(huán)流作為影響地面氣溫的關(guān)鍵因素，對(duì)地面氣溫延伸期預(yù)報(bào)有著重要的影響機(jī)制。其中，Madden-JulianOscillation（MJO）是最為典型的大氣環(huán)流模式之一，它是熱帶地區(qū)的一種大氣低頻振蕩現(xiàn)象，周期為30-90天。MJO通過(guò)調(diào)節(jié)大氣中的水汽輸送和熱量交換，對(duì)全球范圍內(nèi)的地面氣溫產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)MJO處于不同位相時(shí)，其對(duì)地面氣溫的影響存在明顯差異。在MJO的某些位相下，熱帶地區(qū)的對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)，大量的水汽凝結(jié)釋放潛熱，使得該地區(qū)的大氣加熱，進(jìn)而導(dǎo)致地面氣溫升高。這種加熱作用還會(huì)通過(guò)大氣環(huán)流的遙相關(guān)機(jī)制，影響到中高緯度地區(qū)的氣溫。當(dāng)MJO的對(duì)流中心位于印度洋地區(qū)時(shí)，通過(guò)大氣的Rossby波傳播，會(huì)在中高緯度地區(qū)激發(fā)出特定的大氣環(huán)流異常，使得冷空氣活動(dòng)減弱，從而導(dǎo)致中高緯度地區(qū)的地面氣溫上升。在MJO的其他位相下，對(duì)流活動(dòng)可能減弱，大氣加熱作用不明顯，甚至可能出現(xiàn)大氣冷卻的情況，這會(huì)導(dǎo)致地面氣溫降低。北極濤動(dòng)（AO）也是影響地面氣溫的重要大氣環(huán)流模式。AO是北極地區(qū)與中緯度地區(qū)之間大氣質(zhì)量交換的一種表現(xiàn)形式，它主要通過(guò)影響極地冷空氣的南下強(qiáng)度和路徑，來(lái)影響中高緯度地區(qū)的地面氣溫。當(dāng)AO處于正位相時(shí)，極地地區(qū)的氣壓偏低，中緯度地區(qū)的氣壓偏高，極地冷空氣被限制在極地地區(qū)，中高緯度地區(qū)受到冷空氣的影響較小，地面氣溫相對(duì)較高；當(dāng)AO處于負(fù)位相時(shí)，極地地區(qū)的氣壓偏高，中緯度地區(qū)的氣壓偏低，極地冷空氣更容易南下，導(dǎo)致中高緯度地區(qū)的地面氣溫降低。在冬季，AO負(fù)位相的出現(xiàn)常常伴隨著寒潮天氣的爆發(fā)，使得我國(guó)北方地區(qū)的地面氣溫急劇下降。這些大氣環(huán)流模式與地面氣溫之間的關(guān)系并非一成不變，它們受到多種因素的調(diào)制，如海洋表面溫度、地形等。海洋表面溫度的異常變化會(huì)影響大氣的加熱和冷卻過(guò)程，從而改變大氣環(huán)流的形態(tài)和強(qiáng)度，進(jìn)而影響地面氣溫。厄爾尼諾事件發(fā)生時(shí)，東太平洋海水溫度異常升高，會(huì)導(dǎo)致大氣環(huán)流異常，使得全球許多地區(qū)的地面氣溫和降水出現(xiàn)異常變化。地形因素也會(huì)對(duì)大氣環(huán)流和地面氣溫產(chǎn)生重要影響，山脈的阻擋作用會(huì)改變氣流的路徑和速度，導(dǎo)致氣流在山脈迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡產(chǎn)生不同的天氣現(xiàn)象，進(jìn)而影響地面氣溫。3.3.2地形等下墊面因素的作用地形和海陸分布等下墊面因素在地面氣溫預(yù)報(bào)中起著不可忽視的作用。地形對(duì)地面氣溫的影響主要通過(guò)熱力和動(dòng)力兩個(gè)方面體現(xiàn)。從熱力作用來(lái)看，不同地形的下墊面性質(zhì)存在差異，其吸收和釋放太陽(yáng)輻射的能力也不同。山地地區(qū)，由于地勢(shì)較高，空氣稀薄，大氣對(duì)地面的保溫作用較弱，地面熱量散失較快，導(dǎo)致山地地區(qū)的氣溫相對(duì)較低。在青藏高原地區(qū)，平均海拔在4000米以上，是世界屋脊，該地區(qū)的年平均氣溫比同緯度的其他地區(qū)低很多。在夏季，青藏高原是一個(gè)巨大的熱源，通過(guò)加熱大氣，形成獨(dú)特的高原季風(fēng)環(huán)流，對(duì)周邊地區(qū)的氣溫和降水產(chǎn)生重要影響；在冬季，青藏高原則成為冷源，加強(qiáng)了東亞地區(qū)的冬季風(fēng)，使得我國(guó)東部地區(qū)的氣溫降低。從動(dòng)力作用方面，地形會(huì)改變氣流的運(yùn)動(dòng)方向和速度，從而影響地面氣溫的分布。當(dāng)氣流遇到山脈阻擋時(shí)，會(huì)在山脈迎風(fēng)坡被迫抬升，形成地形雨，同時(shí)由于空氣的絕熱冷卻，迎風(fēng)坡的氣溫會(huì)降低。而在背風(fēng)坡，氣流下沉，空氣絕熱增溫，形成焚風(fēng)效應(yīng)，使得背風(fēng)坡的氣溫升高。在我國(guó)的天山山脈，北坡是迎風(fēng)坡，來(lái)自大西洋和北冰洋的水汽在北坡抬升形成降水，北坡的氣溫相對(duì)較低；南坡是背風(fēng)坡，焚風(fēng)效應(yīng)明顯，南坡的氣溫相對(duì)較高。海陸分布對(duì)地面氣溫的影響也十分顯著。海洋和陸地的熱容量存在巨大差異，海洋的熱容量大，升溫慢、降溫也慢；陸地的熱容量小，升溫快、降溫也快。在夏季，陸地升溫迅速，地面氣溫較高，而海洋升溫較慢，海面氣溫相對(duì)較低，使得沿海地區(qū)的氣溫低于內(nèi)陸地區(qū)。在冬季，陸地降溫快，地面氣溫較低，海洋降溫慢，海面氣溫相對(duì)較高，沿海地區(qū)的氣溫高于內(nèi)陸地區(qū)。這種海陸熱力性質(zhì)差異導(dǎo)致的氣溫分布差異，在地面氣溫延伸期預(yù)報(bào)中需要充分考慮。海陸之間的水汽交換也會(huì)影響地面氣溫，海洋上的水汽輸送到陸地上，會(huì)增加陸地的濕度，在一定程度上調(diào)節(jié)地面氣溫。沿海地區(qū)的空氣濕度較大，晝夜溫差相對(duì)較小，而內(nèi)陸地區(qū)空氣干燥，晝夜溫差相對(duì)較大。四、降水延伸期概率預(yù)報(bào)研究4.1降水預(yù)報(bào)模型改進(jìn)4.1.1針對(duì)降水特點(diǎn)的BMA模型優(yōu)化降水作為一種復(fù)雜的氣象現(xiàn)象，其時(shí)空分布呈現(xiàn)出顯著的不均勻性和多變性。在空間上，不同地形、海陸位置以及大氣環(huán)流形勢(shì)等因素，使得降水在短距離內(nèi)可能存在巨大差異。在山區(qū)，迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡的降水量往往截然不同，迎風(fēng)坡由于地形抬升作用，水汽容易凝結(jié)形成降水，降水量較大；而背風(fēng)坡則因氣流下沉增溫，水汽難以凝結(jié)，降水量較少。在時(shí)間上，降水的變化也極為復(fù)雜，不僅存在日變化、季節(jié)變化，還可能出現(xiàn)突發(fā)性的短時(shí)強(qiáng)降水和持續(xù)性的暴雨過(guò)程。降水的量級(jí)也具有多樣性，從微量降水到特大暴雨，涵蓋了多個(gè)量級(jí)范圍，不同量級(jí)降水的形成機(jī)制和影響因素也各不相同。傳統(tǒng)的BMA模型在處理降水預(yù)報(bào)時(shí)，往往難以充分考慮這些復(fù)雜特性，導(dǎo)致預(yù)報(bào)效果不盡如人意。為了提高BMA模型對(duì)降水的預(yù)報(bào)能力，本研究對(duì)其進(jìn)行了針對(duì)性的優(yōu)化。針對(duì)降水的非連續(xù)性特點(diǎn)，在模型中引入了零膨脹分布。降水?dāng)?shù)據(jù)中存在大量的零值，即無(wú)降水的情況，傳統(tǒng)的連續(xù)分布假設(shè)無(wú)法準(zhǔn)確描述這種特征。零膨脹分布能夠更好地處理降水?dāng)?shù)據(jù)中的零值部分，將降水事件分為有降水和無(wú)降水兩種情況分別進(jìn)行建模。通過(guò)對(duì)歷史降水?dāng)?shù)據(jù)的分析，確定零膨脹分布的參數(shù)，從而更準(zhǔn)確地描述降水發(fā)生的概率，提高對(duì)降水有無(wú)的預(yù)報(bào)精度?？紤]到降水的多模態(tài)特性，對(duì)模型的概率分布函數(shù)進(jìn)行了拓展。降水的量級(jí)分布并非單一的正態(tài)分布或其他簡(jiǎn)單分布，而是可能存在多個(gè)峰值，即多模態(tài)分布。在某些地區(qū)，可能同時(shí)存在小雨、中雨和大雨等不同量級(jí)降水的高發(fā)情況，呈現(xiàn)出多模態(tài)特征。為了更好地?cái)M合這種多模態(tài)分布，本研究采用了混合高斯分布等靈活的概率分布函數(shù)來(lái)描述降水的概率分布。通過(guò)估計(jì)混合高斯分布中各個(gè)高斯分量的參數(shù)，包括均值、方差和權(quán)重，使得模型能夠更準(zhǔn)確地刻畫不同量級(jí)降水的概率分布，從而提高對(duì)不同量級(jí)降水的預(yù)報(bào)能力。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)大量歷史降水?dāng)?shù)據(jù)的擬合和分析，確定混合高斯分布的具體參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)降水概率分布的精確描述。4.1.2考慮地形等因素的模型調(diào)整地形和水汽輸送等因素對(duì)降水有著至關(guān)重要的影響，在降水延伸期概率預(yù)報(bào)中，將這些因素納入BMA模型是提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。地形對(duì)降水的影響機(jī)制十分復(fù)雜，主要包括地形的動(dòng)力作用和熱力作用。從動(dòng)力作用來(lái)看，當(dāng)氣流遇到山脈等地形阻擋時(shí)，會(huì)被迫抬升，形成地形雨。在喜馬拉雅山脈南坡，來(lái)自印度洋的暖濕氣流受到山脈阻擋，強(qiáng)烈抬升，形成了豐富的降水，使得該地區(qū)成為世界上降水最為豐富的地區(qū)之一。從熱力作用方面，地形的起伏會(huì)導(dǎo)致下墊面受熱不均，進(jìn)而影響大氣的垂直運(yùn)動(dòng)和水汽的凝結(jié)。在白天，山區(qū)的山坡受熱較快，空氣上升，容易形成對(duì)流降水；而山谷地區(qū)受熱較慢，空氣相對(duì)穩(wěn)定，降水較少。為了將地形因素納入BMA模型，首先利用高分辨率的數(shù)字高程模型（DEM）獲取地形信息，包括地形高度、坡度、坡向等。然后，通過(guò)地形降水參數(shù)化方案，將地形信息轉(zhuǎn)化為對(duì)降水的影響因子。一種常用的地形降水參數(shù)化方案是考慮地形抬升作用，根據(jù)氣流上升的高度和水汽含量，計(jì)算地形對(duì)降水的增強(qiáng)作用。在模型中引入地形影響因子后，對(duì)不同地形區(qū)域的降水預(yù)報(bào)進(jìn)行了針對(duì)性的調(diào)整。在山區(qū)，根據(jù)地形參數(shù)增加降水發(fā)生的概率和降水量的估計(jì)；在平原地區(qū)，則相應(yīng)調(diào)整降水的分布和量級(jí)。通過(guò)這種方式，使得BMA模型能夠更好地反映地形對(duì)降水的影響，提高在復(fù)雜地形區(qū)域的降水預(yù)報(bào)精度。水汽輸送是降水形成的重要條件，充足的水汽供應(yīng)是產(chǎn)生降水的基礎(chǔ)。大氣中的水汽主要通過(guò)風(fēng)場(chǎng)從水汽源地輸送到降水區(qū)域。在我國(guó)，夏季風(fēng)從海洋上帶來(lái)大量的水汽，為我國(guó)東部地區(qū)的降水提供了充足的水汽條件。為了考慮水汽輸送對(duì)降水的影響，本研究利用氣象再分析資料，獲取風(fēng)場(chǎng)和水汽通量等信息，分析水汽的輸送路徑和強(qiáng)度。將水汽輸送的相關(guān)參數(shù)，如水汽通量散度、水汽輸送軌跡等，作為額外的預(yù)報(bào)因子引入BMA模型。在降水概率預(yù)報(bào)中，結(jié)合水汽輸送信息，對(duì)降水的發(fā)生概率和量級(jí)進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)水汽通量散度為負(fù)值，即有水汽輻合時(shí)，增加降水發(fā)生的概率；當(dāng)水汽輸送軌跡表明有充足的水汽輸送到預(yù)報(bào)區(qū)域時(shí)，相應(yīng)提高降水量的預(yù)報(bào)值。通過(guò)考慮水汽輸送因素，使得BMA模型能夠更準(zhǔn)確地把握降水的形成條件，提高降水延伸期概率預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。4.2降水概率預(yù)報(bào)結(jié)果驗(yàn)證4.2.1不同量級(jí)降水預(yù)報(bào)效果評(píng)估對(duì)小雨、中雨、大雨等不同量級(jí)降水的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，有助于深入了解BMA模型在不同降水條件下的性能。將降水按照量級(jí)進(jìn)行劃分，通常將24小時(shí)降水量小于10mm定義為小雨，10-25mm為中雨，25-50mm為大雨，50mm以上為暴雨及以上量級(jí)。以[具體地區(qū)]為例，選取該地區(qū)多個(gè)氣象站點(diǎn)在[具體時(shí)間段]的降水?dāng)?shù)據(jù)，對(duì)BMA模型的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行分析。在小雨量級(jí)的預(yù)報(bào)中，BMA模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率相對(duì)較高。通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)命中次數(shù)與總預(yù)報(bào)次數(shù)的比值，得到BMA模型對(duì)小雨的預(yù)報(bào)命中率為[具體命中率數(shù)值]，而原始集合預(yù)報(bào)的命中率僅為[原始集合預(yù)報(bào)命中率數(shù)值]。BMA模型能夠更準(zhǔn)確地判斷小雨的發(fā)生，減少漏報(bào)和誤報(bào)情況。在中雨量級(jí)的預(yù)報(bào)中，BMA模型的優(yōu)勢(shì)同樣明顯。采用公平技巧評(píng)分（EquitableThreatScore，ETS）來(lái)評(píng)估預(yù)報(bào)技巧，BMA模型的ETS評(píng)分為[具體ETS數(shù)值]，高于原始集合預(yù)報(bào)的[原始集合ETS數(shù)值]。這表明BMA模型在中雨量級(jí)的預(yù)報(bào)中，不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)報(bào)降水的發(fā)生，還能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)降水的量級(jí)，提高了預(yù)報(bào)的技巧和可靠性。對(duì)于大雨量級(jí)的降水預(yù)報(bào)，BMA模型也取得了較好的效果。通過(guò)對(duì)比BMA模型和原始集合預(yù)報(bào)的均方根誤差（RMSE），發(fā)現(xiàn)BMA模型的RMSE值為[具體RMSE數(shù)值]，明顯低于原始集合預(yù)報(bào)的[原始集合RMSE數(shù)值]。這說(shuō)明BMA模型在大雨量級(jí)的預(yù)報(bào)中，能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)降水量，降低預(yù)報(bào)誤差，為防災(zāi)減災(zāi)提供更可靠的信息。對(duì)于暴雨及以上量級(jí)的極端降水事件，BMA模型雖然在預(yù)報(bào)能力上仍面臨一定挑戰(zhàn)，但相較于原始集合預(yù)報(bào)，也有一定程度的改進(jìn)。通過(guò)對(duì)多個(gè)極端降水事件的案例分析，發(fā)現(xiàn)BMA模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉到極端降水事件的發(fā)生概率，雖然在降水量的具體數(shù)值預(yù)報(bào)上還存在一定誤差，但在概率預(yù)報(bào)方面為決策者提供了更有價(jià)值的參考。4.2.2極端降水事件的預(yù)報(bào)能力分析以2021年河南暴雨這一實(shí)際極端降水事件為例，評(píng)估BMA模型對(duì)極端降水的延伸期概率預(yù)報(bào)能力。2021年7月17-23日，河南遭遇了持續(xù)性的極端強(qiáng)降雨天氣，部分地區(qū)降水量突破歷史極值，引發(fā)了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成了巨大威脅。利用BMA模型對(duì)此次河南暴雨事件進(jìn)行延伸期概率預(yù)報(bào)回溯檢驗(yàn)。首先，收集TIGGE資料中相關(guān)集合預(yù)報(bào)模式在事件發(fā)生前10-30天對(duì)河南地區(qū)降水的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，結(jié)合中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)BMA模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化。在概率預(yù)報(bào)結(jié)果中，BMA模型在事件發(fā)生前[具體天數(shù)]就給出了河南部分地區(qū)有較高降水概率的提示。對(duì)于降水概率超過(guò)[某一概率閾值]的區(qū)域，與實(shí)際暴雨發(fā)生的落區(qū)有一定的重合度。在暴雨中心區(qū)域，BMA模型預(yù)報(bào)的降水概率達(dá)到了[具體概率數(shù)值]，雖然未能精確預(yù)報(bào)出降水的具體量級(jí)和范圍，但在一定程度上提前警示了極端降水事件的可能性。與原始集合預(yù)報(bào)相比，BMA模型的優(yōu)勢(shì)較為明顯。原始集合預(yù)報(bào)對(duì)此次極端降水事件的預(yù)報(bào)較為分散，部分成員未能捕捉到極端降水的信號(hào)，導(dǎo)致對(duì)極端降水事件的預(yù)報(bào)能力較弱。而B(niǎo)MA模型通過(guò)對(duì)多個(gè)模式的加權(quán)平均和概率融合，能夠更集中地反映出極端降水事件發(fā)生的可能性，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供了更有價(jià)值的參考信息。盡管BMA模型在此次極端降水事件的預(yù)報(bào)中仍存在一定的誤差，如對(duì)降水強(qiáng)度的預(yù)報(bào)偏低、對(duì)暴雨落區(qū)的精細(xì)化描述不夠準(zhǔn)確等，但它在概率預(yù)報(bào)方面的改進(jìn)為未來(lái)極端降水事件的預(yù)報(bào)提供了新的思路和方法，有助于進(jìn)一步提高對(duì)極端降水事件的監(jiān)測(cè)和預(yù)警能力，減少災(zāi)害損失。4.3降水可預(yù)報(bào)性分析4.3.1影響降水可預(yù)報(bào)性的物理過(guò)程降水作為一種復(fù)雜的氣象現(xiàn)象，其形成涉及多種物理過(guò)程，這些物理過(guò)程對(duì)降水延伸期可預(yù)報(bào)性有著關(guān)鍵影響。水汽輻合是降水形成的重要基礎(chǔ)條件之一。充足的水汽供應(yīng)是產(chǎn)生降水的前提，而水汽輻合能夠?qū)⑺奂教囟▍^(qū)域，為降水提供物質(zhì)條件。大氣中的水汽主要通過(guò)風(fēng)場(chǎng)從水汽源地輸送到降水區(qū)域，當(dāng)水汽在某一區(qū)域發(fā)生輻合時(shí)，水汽含量增加，飽和度升高，為水汽凝結(jié)成云致雨創(chuàng)造了有利條件。在我國(guó)夏季，來(lái)自印度洋和太平洋的暖濕氣流在我國(guó)東部地區(qū)交匯，形成強(qiáng)烈的水汽輻合，為該地區(qū)的降水提供了豐富的水汽來(lái)源。如果能夠準(zhǔn)確預(yù)報(bào)水汽輻合的區(qū)域和強(qiáng)度，就可以在一定程度上預(yù)測(cè)降水的發(fā)生區(qū)域和強(qiáng)度。然而，水汽輻合的預(yù)報(bào)受到多種因素的影響，如大氣環(huán)流的變化、地形的阻擋作用等。大氣環(huán)流的異常變化可能導(dǎo)致水汽輸送路徑和強(qiáng)度的改變，從而影響水汽輻合的位置和程度；地形的阻擋作用會(huì)使氣流發(fā)生抬升或繞流，改變水汽的分布和輻合情況，增加了水汽輻合預(yù)報(bào)的難度，進(jìn)而影響降水的可預(yù)報(bào)性。垂直運(yùn)動(dòng)也是影響降水延伸期可預(yù)報(bào)性的重要物理過(guò)程。上升運(yùn)動(dòng)能夠使空氣絕熱冷卻，促使水汽凝結(jié)成云，是降水形成的關(guān)鍵動(dòng)力機(jī)制。當(dāng)大氣中存在上升運(yùn)動(dòng)時(shí)，空氣上升過(guò)程中氣壓降低，體積膨脹，溫度下降，水汽達(dá)到飽和狀態(tài)后開(kāi)始凝結(jié)，形成云滴，隨著云滴的不斷增長(zhǎng)和合并，最終形成降水。在天氣系統(tǒng)中，如氣旋、鋒面等，常常伴隨著強(qiáng)烈的上升運(yùn)動(dòng)，容易產(chǎn)生降水。而下沉運(yùn)動(dòng)則會(huì)使空氣絕熱增溫，不利于水汽凝結(jié)，抑制降水的發(fā)生。準(zhǔn)確預(yù)報(bào)垂直運(yùn)動(dòng)的強(qiáng)度和范圍對(duì)于降水預(yù)報(bào)至關(guān)重要。但垂直運(yùn)動(dòng)的預(yù)報(bào)面臨諸多挑戰(zhàn)，它與大氣的熱力和動(dòng)力條件密切相關(guān)，大氣的不穩(wěn)定層結(jié)、地形的強(qiáng)迫作用以及不同尺度天氣系統(tǒng)之間的相互作用等都會(huì)影響垂直運(yùn)動(dòng)的發(fā)生和發(fā)展。在山區(qū)，地形的強(qiáng)迫抬升作用會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)烈的垂直上升運(yùn)動(dòng)，形成地形雨；而在大尺度的大氣環(huán)流中，不同氣團(tuán)之間的相互作用也會(huì)引發(fā)垂直運(yùn)動(dòng)的變化，這些復(fù)雜的因素使得垂直運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)較為困難，進(jìn)而限制了降水延伸期的可預(yù)報(bào)性。大氣的熱力條件對(duì)降水可預(yù)報(bào)性也有著重要影響。大氣的溫度、濕度和穩(wěn)定度等熱力參數(shù)決定了水汽的凝結(jié)和蒸發(fā)過(guò)程，進(jìn)而影響降水的形成。在暖濕的大氣環(huán)境中，水汽含量豐富，且大氣的不穩(wěn)定度較高，有利于對(duì)流活動(dòng)的發(fā)展，容易產(chǎn)生降水。當(dāng)大氣中存在明顯的溫度梯度和濕度差異時(shí)，會(huì)形成不穩(wěn)定層結(jié)，觸發(fā)對(duì)流運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致降水的發(fā)生。在夏季的午后，地面受熱不均，導(dǎo)致近地面空氣溫度升高，形成對(duì)流不穩(wěn)定，常常會(huì)引發(fā)對(duì)流性降水。而在穩(wěn)定的大氣環(huán)境中，水汽難以凝結(jié)，降水的可能性較小。準(zhǔn)確預(yù)報(bào)大氣的熱力條件對(duì)于降水預(yù)報(bào)至關(guān)重要，但大氣的熱力條件受到太陽(yáng)輻射、下墊面性質(zhì)以及大氣環(huán)流等多種因素的影響，這些因素的變化復(fù)雜，使得大氣熱力條件的預(yù)報(bào)存在一定的不確定性，從而影響了降水的可預(yù)報(bào)性。例如，太陽(yáng)輻射的變化會(huì)導(dǎo)致地面溫度的改變，進(jìn)而影響大氣的熱力結(jié)構(gòu)；下墊面性質(zhì)的差異，如陸地和海洋、森林和沙漠等，會(huì)對(duì)大氣的加熱和冷卻過(guò)程產(chǎn)生不同的影響，導(dǎo)致大氣熱力條件的變化。4.3.2模式誤差對(duì)降水預(yù)報(bào)的影響數(shù)值模式是目前進(jìn)行降水預(yù)報(bào)的重要工具，但數(shù)值模式本身存在的誤差對(duì)降水延伸期概率預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性有著顯著影響。數(shù)值模式在對(duì)大氣物理過(guò)程的參數(shù)化方案上存在不確定性。大氣中的物理過(guò)程，如對(duì)流、云微物理過(guò)程、輻射傳輸?shù)?，非常?fù)雜，難以用精確的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行描述。數(shù)值模式通常采用參數(shù)化方案來(lái)近似模擬這些物理過(guò)程，但不同的參數(shù)化方案對(duì)物理過(guò)程的描述存在差異，導(dǎo)致模擬結(jié)果的不確定性。在對(duì)流參數(shù)化方案中，對(duì)于對(duì)流的觸發(fā)機(jī)制、強(qiáng)度和范圍的模擬，不同的參數(shù)化方案可能會(huì)給出不同的結(jié)果。有些方案可能更側(cè)重于對(duì)流的熱力觸發(fā)條件，而有些方案則更關(guān)注對(duì)流的動(dòng)力觸發(fā)機(jī)制，這使得在不同的參數(shù)化方案下，降水的模擬結(jié)果存在較大差異。云微物理過(guò)程的參數(shù)化方案也存在類似問(wèn)題，對(duì)于云滴的凝結(jié)、蒸發(fā)、碰并等過(guò)程的模擬，不同的參數(shù)化方案會(huì)導(dǎo)致云的發(fā)展和降水的形成過(guò)程有所不同，從而影響降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。這種參數(shù)化方案的不確定性隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)而逐漸積累，使得延伸期降水預(yù)報(bào)的誤差增大，可預(yù)報(bào)性降低。初始條件和邊界條件的不確定性也是影響數(shù)值模式降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的重要因素。初始條件是數(shù)值模式積分的起點(diǎn)，其準(zhǔn)確性直接影響到后續(xù)的預(yù)報(bào)結(jié)果。由于氣象觀測(cè)存在誤差，且觀測(cè)站點(diǎn)的分布有限，無(wú)法完全準(zhǔn)確地獲取大氣的初始狀態(tài)，導(dǎo)致初始條件存在不確定性。在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，觀測(cè)站點(diǎn)稀疏，對(duì)大氣狀態(tài)的觀測(cè)存在較大的時(shí)空誤差，這些誤差會(huì)在數(shù)值模式的積分過(guò)程中逐漸傳播和放大，影響降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。邊界條件，如海洋表面溫度、大氣環(huán)流的邊界條件等，也存在一定的不確定性。海洋表面溫度的觀測(cè)存在誤差，且海洋的熱狀況變化復(fù)雜，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，這會(huì)影響大氣與海洋之間的熱量和水汽交換，進(jìn)而影響大氣環(huán)流和降水的分布。大氣環(huán)流的邊界條件也受到全球氣候系統(tǒng)的影響，存在一定的不確定性，這些不確定性會(huì)通過(guò)數(shù)值模式的積分過(guò)程傳遞到降水預(yù)報(bào)中，降低降水延伸期概率預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。在數(shù)值模式的積分過(guò)程中，由于計(jì)算機(jī)的舍人誤差、數(shù)值計(jì)算方法的近似性等因素，也會(huì)產(chǎn)生數(shù)值誤差。這些數(shù)值誤差會(huì)隨著積分時(shí)間的延長(zhǎng)而逐漸積累，對(duì)降水預(yù)報(bào)結(jié)果產(chǎn)生影響。在長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)值模擬中，舍人誤差可能會(huì)導(dǎo)致模式結(jié)果的漂移，使得降水預(yù)報(bào)與實(shí)際情況出現(xiàn)偏差。數(shù)值計(jì)算方法的近似性也可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)一些物理過(guò)程的模擬不準(zhǔn)確，從而影響降水預(yù)報(bào)的精度。這些模式誤差相互作用，使得降水延伸期概率預(yù)報(bào)面臨較大的挑戰(zhàn)，需要通過(guò)不斷改進(jìn)數(shù)值模式、提高觀測(cè)精度以及發(fā)展更有效的資料同化技術(shù)等手段來(lái)減小模式誤差，提高降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。五、案例分析5.1典型天氣過(guò)程案例選取為了更直觀地展示基于BMA方法的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)的實(shí)際效果，本研究選取了兩個(gè)具有代表性的典型天氣過(guò)程案例。第一個(gè)案例是2024年夏季發(fā)生在華北地區(qū)的一次極端高溫事件。2024年7月中旬，華北地區(qū)經(jīng)歷了持續(xù)一周以上的異常高溫天氣，多地日最高氣溫突破歷史極值，給當(dāng)?shù)鼐用竦纳詈蜕a(chǎn)帶來(lái)了嚴(yán)重影響。此次極端高溫事件具有明顯的異常性和持續(xù)性，在空間上影響范圍廣泛，涵蓋了北京、天津、河北等多個(gè)省市。選擇該案例的依據(jù)主要在于極端高溫事件對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人民生活的影響巨大，準(zhǔn)確的延伸期預(yù)報(bào)對(duì)于提前做好防暑降溫措施、保障能源供應(yīng)、預(yù)防熱相關(guān)疾病等具有重要意義。通過(guò)對(duì)此次極端高溫事件的預(yù)報(bào)分析，可以檢驗(yàn)BMA方法在地面氣溫極端事件預(yù)報(bào)中的能力和效果，為未來(lái)類似極端高溫事件的預(yù)報(bào)提供參考。第二個(gè)案例是2023年汛期發(fā)生在長(zhǎng)江中下游地區(qū)的一次持續(xù)性暴雨過(guò)程。2023年6月下旬至7月上旬，長(zhǎng)江中下游地區(qū)遭遇了持續(xù)性的強(qiáng)降雨，累計(jì)降水量大，導(dǎo)致多地出現(xiàn)洪澇災(zāi)害，河流湖泊水位迅速上漲，農(nóng)田被淹，城市內(nèi)澇嚴(yán)重，交通、水利等基礎(chǔ)設(shè)施受損。這次持續(xù)性暴雨過(guò)程是長(zhǎng)江中下游地區(qū)典型的降水極端事件，具有降水持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)度大、影響范圍廣等特點(diǎn)。選取該案例進(jìn)行研究，是因?yàn)榻邓畼O端事件是氣象災(zāi)害的重要類型之一，對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的延伸期預(yù)報(bào)對(duì)于防洪減災(zāi)、保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全至關(guān)重要。通過(guò)分析BMA方法對(duì)此次持續(xù)性暴雨過(guò)程的預(yù)報(bào)性能，可以深入了解BMA方法在降水極端事件預(yù)報(bào)中的優(yōu)勢(shì)和不足，為提高降水極端事件的預(yù)報(bào)水平提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。5.2BMA方法在案例中的應(yīng)用效果5.2.1地面氣溫案例分析針對(duì)2024年夏季華北地區(qū)的極端高溫事件，應(yīng)用基于BMA方法的地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)模型進(jìn)行分析。在事件發(fā)生前10-30天，利用TIGGE資料中ECMWF、NCEP和UKMO等集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的地面氣溫預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，結(jié)合中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)BMA模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化。從確定性預(yù)報(bào)結(jié)果來(lái)看，BMA模型在提前15天對(duì)北京地區(qū)的最高氣溫預(yù)報(bào)中，預(yù)報(bào)值為[具體預(yù)報(bào)溫度數(shù)值]℃，實(shí)際觀測(cè)值為[具體觀測(cè)溫度數(shù)值]℃，誤差僅為[具體誤差數(shù)值]℃，而原始集合預(yù)報(bào)的誤差達(dá)到了[原始集合預(yù)報(bào)誤差數(shù)值]℃。在天津地區(qū)，BMA模型提前20天的最高氣溫預(yù)報(bào)誤差為[具體誤差數(shù)值]℃，原始集合預(yù)報(bào)誤差為[原始集合預(yù)報(bào)誤差數(shù)值]℃。通過(guò)對(duì)華北地區(qū)多個(gè)站點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)分析，BMA模型在極端高溫事件發(fā)生前10-30天的確定性預(yù)報(bào)中，平均誤差比原始集合預(yù)報(bào)降低了[具體降低比例數(shù)值]，有效提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。在概率預(yù)報(bào)方面，BMA模型能夠準(zhǔn)確給出高溫事件發(fā)生的概率。以提前20天預(yù)報(bào)為例，BMA模型預(yù)報(bào)北京地區(qū)日最高氣溫超過(guò)[某一高溫閾值]℃的概率為[具體概率數(shù)值]，實(shí)際該事件發(fā)生，而原始集合預(yù)報(bào)給出的概率為[原始集合預(yù)報(bào)概率數(shù)值]，與實(shí)際情況偏差較大。通過(guò)對(duì)多個(gè)站點(diǎn)不同高溫閾值的概率預(yù)報(bào)評(píng)估，發(fā)現(xiàn)BMA模型的布萊爾評(píng)分（BS）平均值為[具體BS數(shù)值]，明顯低于原始集合預(yù)報(bào)的[原始集合BS數(shù)值]，等級(jí)概率評(píng)分（RPS）也優(yōu)于原始集合預(yù)報(bào)，表明BMA模型在極端高溫事件的概率預(yù)報(bào)上具有更高的技巧和可靠性，能夠?yàn)橄嚓P(guān)部門提前做好防暑降溫措施、保障能源供應(yīng)等決策提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。5.2.2降水案例分析對(duì)于2023年汛期長(zhǎng)江中下游地區(qū)的持續(xù)性暴雨過(guò)程，將BMA方法應(yīng)用于降水延伸期概率預(yù)報(bào)。在暴雨發(fā)生前10-30天，利用TIGGE資料中的降水集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和中國(guó)地面觀測(cè)站的降水歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)改進(jìn)后的BMA降水預(yù)報(bào)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。在確定性預(yù)報(bào)方面，BMA模型對(duì)暴雨落區(qū)和降水量的預(yù)報(bào)表現(xiàn)出色。以武漢站點(diǎn)為例，在暴雨發(fā)生前15天的預(yù)報(bào)中，BMA模型準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出該地區(qū)將有強(qiáng)降水過(guò)程，預(yù)報(bào)的累計(jì)降水量為[具體預(yù)報(bào)降水量數(shù)值]mm，實(shí)際觀測(cè)的累計(jì)降水量為[具體觀測(cè)降水量數(shù)值]mm，誤差在可接受范圍內(nèi)。而原始集合預(yù)報(bào)中，部分成員未能準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出武漢地區(qū)的強(qiáng)降水，對(duì)降水量的預(yù)報(bào)也存在較大偏差。通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江中下游地區(qū)多個(gè)站點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)，BMA模型在暴雨發(fā)生前10-30天的確定性預(yù)報(bào)中，對(duì)降水量的平均預(yù)報(bào)誤差比原始集合預(yù)報(bào)降低了[具體降低比例數(shù)值]，提高了對(duì)降水過(guò)程和量級(jí)的預(yù)報(bào)精度。在概率預(yù)報(bào)方面，BMA模型能夠提供不同量級(jí)降水的概率分布，為防洪減災(zāi)提供了更豐富的決策信息。在暴雨發(fā)生前20天的預(yù)報(bào)中，BMA模型預(yù)報(bào)武漢地區(qū)出現(xiàn)暴雨量級(jí)降水（日降水量大于50mm）的概率為[具體概率數(shù)值]，實(shí)際該地區(qū)出現(xiàn)了暴雨天氣，而原始集合預(yù)報(bào)對(duì)暴雨量級(jí)降水概率的預(yù)報(bào)與實(shí)際情況偏差較大。通過(guò)計(jì)算不同量級(jí)降水的公平技巧評(píng)分（ETS），發(fā)現(xiàn)BMA模型在暴雨量級(jí)降水的概率預(yù)報(bào)中，ETS評(píng)分為[具體ETS數(shù)值]，明顯高于原始集合預(yù)報(bào)的[原始集合ETS數(shù)值]，表明BMA模型在降水概率預(yù)報(bào)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同量級(jí)降水發(fā)生的可能性，為提前做好防洪準(zhǔn)備、疏散危險(xiǎn)區(qū)域居民等防災(zāi)減災(zāi)措施提供有力支持，在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的價(jià)值。5.3案例結(jié)果對(duì)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的啟示通過(guò)對(duì)上述典型天氣過(guò)程案例的分析，基于BMA方法的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)，但也暴露出一些問(wèn)題，這些結(jié)果為氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供了多方面的啟示。BMA方法在提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性和可靠性方面的表現(xiàn)，為預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供了重要的技術(shù)借鑒。在地面氣溫預(yù)報(bào)中，BMA模型通過(guò)對(duì)多個(gè)集合預(yù)報(bào)模式的加權(quán)平均，有效降低了預(yù)報(bào)誤差，提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。這啟示預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)可以進(jìn)一步加強(qiáng)多模式集合預(yù)報(bào)技術(shù)的應(yīng)用，整合不同來(lái)源的預(yù)報(bào)信息，充分發(fā)揮各模式的優(yōu)勢(shì)，以提升預(yù)報(bào)的精度。在降水預(yù)報(bào)中，BMA模型對(duì)不同量級(jí)降水的預(yù)報(bào)能力，尤其是對(duì)極端降水事件概率的準(zhǔn)確捕捉，為防洪減災(zāi)等決策提供了關(guān)鍵支持。預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)重視概率預(yù)報(bào)在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值，加強(qiáng)對(duì)概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品的研發(fā)和推廣，使預(yù)報(bào)結(jié)果能夠更好地滿足不同用戶的需求。在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中，BMA方法也面臨一些挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善。在數(shù)據(jù)處理方面，雖然本研究對(duì)TIGGE資料和地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和質(zhì)量控制，但實(shí)際業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)的獲取和處理可能更加復(fù)雜，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性都可能影響預(yù)報(bào)結(jié)果。未來(lái)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理，建立更完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，確保數(shù)據(jù)的可靠性。在模型訓(xùn)練和優(yōu)化方面，BMA模型的性能依賴于參數(shù)的準(zhǔn)確設(shè)定和模型的合理訓(xùn)練。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，由于天氣情況的復(fù)雜性和多變性，如何選擇合適的訓(xùn)練樣本和優(yōu)化模型參數(shù)，以提高模型的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，是需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)訓(xùn)練和優(yōu)化，提高預(yù)報(bào)效率和準(zhǔn)確性。為了更好地將BMA方法應(yīng)用于預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，還需要加強(qiáng)與其他預(yù)報(bào)技術(shù)的融合。BMA方法可以與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型相結(jié)合，利用數(shù)值模型的物理機(jī)制和BMA方法的統(tǒng)計(jì)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。BMA方法還可以與人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新興技術(shù)相結(jié)合，挖掘更多的氣象信息，提升預(yù)報(bào)的精細(xì)化水平。通過(guò)將BMA方法與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的特征提取能力，改進(jìn)BMA模型的參數(shù)估計(jì)和概率預(yù)報(bào)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜天氣系統(tǒng)的更準(zhǔn)確預(yù)報(bào)。基于BMA方法的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)案例結(jié)果表明，該方法在氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中具有廣闊的應(yīng)用前景，但也需要不斷改進(jìn)和完善。通過(guò)加強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用、解決實(shí)際問(wèn)題以及促進(jìn)技術(shù)融合，有望進(jìn)一步提高氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的水平，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和防災(zāi)減災(zāi)提供更有力的氣象服務(wù)保障。六、結(jié)論與展望6.1研究主要結(jié)論本研究深入開(kāi)展基于BMA方法的地面氣溫和降水延伸期概率預(yù)報(bào)研究，取得了一系列具有重要理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的成果。在地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)方面，基于BMA方法成功構(gòu)建了適用于我國(guó)地區(qū)的地面氣溫延伸期概率預(yù)報(bào)模型。該模型利用TIGGE資料中的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和英國(guó)氣象局（UKMO）等多個(gè)中心集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的地面氣溫集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，結(jié)合中國(guó)地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)最大似然估計(jì)等方法確定模型參數(shù)。經(jīng)檢驗(yàn)，該模型在確定性預(yù)報(bào)和概率預(yù)報(bào)方面均表現(xiàn)出色。在確定性預(yù)報(bào)中，BMA模型有效降低了預(yù)報(bào)誤差，提高了預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。以多個(gè)不同氣候區(qū)域的地面觀測(cè)站為例，在東北地區(qū)冬季地面氣溫預(yù)報(bào)中，BMA模型的距平相關(guān)系數(shù)（ACC）達(dá)到[具體數(shù)值]，均方根誤差（RMSE）相較于原始集合預(yù)報(bào)降低了[降低比例數(shù)值]；在華北地區(qū)夏季地面氣溫預(yù)報(bào)中，BMA模型同樣取得了較好的效果，ACC值為[具體數(shù)值]，RM