光流法对2011年“梅花”台风期间500hPa高度场预报的检验释用

利用光流技术，对2011年台风“梅花”期间ECMWF（简称EC）和T639两个数值天气预报模式的500hPa高度场预报进行了检验和释用。结果发现，EC的24、48和72h预报具有稳定的误差。EC的24h预报强度误差比观测低2～9gpm，角度误差在180°和240°之间（极坐标系），也就是西到西南向；EC的48h预报强度误差比观测低8～18gpm，角度误差同样在180°和240°之间。EC的72h预报强度误差比观测低-25～26gpm，角度误差在170°和290°之间。作为比较，T639的预报强度和预报角度误差则没有那么稳定。对预报位移误差而言，EC和T639的预报误差都比较稳定。利用基于光流技术的数值预报释用方法，将24h的预报误差用来订正48h的预报，结果表明，订正预报场比预报场本身更近似于观测场。

Optimality of Group Testing with Differential Misclassification

Group testing is a method that can be used to estimate the prevalence of rare infectious diseases,which can effectively save time and reduce costs compared to the method of random sampling.However,previous literature only demonstrated the optimality of group testing strategy while estimating prevalence under some strong assumptions.This article weakens the assumption of misclassification rate in the previous literature,considers the misclassification rate of the infected samples as a differentiable function of the pool size,and explores some optimal properties of group testing for estimating prevalence in the presence of differential misclassification conforming to this assumption.This article theoretically demonstrates that the group testing strategy performs better than the sample by sample procedure in estimating disease prevalence when the total number of sample pools is given or the size of the test population is determined.Numerical simulation experiments were conducted to evaluate the performance of group tests in estimating prevalence in the presence of dilution effect.

昭通市区域性强降雨过程的智能网格预报的落区及量级偏差检验

利用昭通市区域站和大监站2020-2021年的逐小时雨量资料,挑选出区域性强降雨过程,再对天气环流背景进行分型,应用气象学、天气学、统计分析等方法对智能网格的预报产品进行检验分析。结果表明:对两高辐合型、副高外围型的强降雨落区多数情况下为偏北或一致,智能网格可对预报的强降雨雨带稍向东南方向订正,其余环流背景下产生的区域性强降雨较少,雨带也没有一致的规律性,所以难以对其进行订正;从降雨量级来看,智能网格对两高辐合型、西风槽型量级把握较好,而对其他类型造成的暴雨和大暴雨容易漏报;智能网格对于稳定的系统性降雨,落区和量级预报均较好,并且具有一定的可订正性,而对于在大尺度背景下的中小尺度系统、地形等造成的局地性、单点性暴雨和大暴雨预报效果较差,雨带和量级均没有规律性,在常规预报中很难进行订正。

T213预报产品对单站点降水的释用

以四川遂宁机场为释用站点，采用客观降水检验方法，检验分析T213原始和处理后的降水预报产品的预报能力。结果表明，在遂宁机场：08时和20时的原始T213降水预报产品水平接近；经消空处理后的T213降水预报产品有较强的预报能力，平均晴雨预报准确率达81．0％，TS评分达0．707；产品在盛夏的预报水平较低；产品对于出现降水的具体时间报和预报员短临预报水平相当；产品对于小雨的预报能力较强，而对于中雨及以上强度的降水基本无预报能力。