基于聚类分析的浙江省汛期OCF降水预报分区订正试验

汛期暴雨预报一直是气象预报业务工作中的重点及难点。首先,利用浙江省2227个气象站2016-2021年每年汛期(4-10月)逐日降水资料,以欧式距离作为相似度度量标准,通过Kmeans聚类算法对浙江汛期降水进行分区;然后,对偏差订正法进行时空上的改进;最后,将改进后的偏差订正法与分区结合形成分区订正方法。以未与分区结合的全区订正作为对比,对浙江多模式客观集成预报(OCF)进行分区订正和检验。结果显示:(1)将浙江省划分为7个降水相似区,其结果呈现明显的区域特征,并与浙江省地形地貌密切相关。(2)经2021年汛期检验,相较于OCF预报,分区订正预报优于全区订正预报,其优势主要体现在能有效降低晴雨预报的降水空报率和大幅提升大雨以上量级降水的命中率,特别是暴雨以上量级预报命中率由0.25提升至0.41。(3)典型过程检验表明,对于系统性降水和对流性降水,分区订正预报均能改善暴雨以上量级降水强度和落区预报。特别是系统性降水,分区订正预报效果更明显,能预报出大暴雨以上强降水。