概率季节预测可靠性与模式-观测和模式-模式相关性不一致的关联
ID:1141 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2026-04-13 16:53:32 Hits:134 Oral Presentation

Start Time:2026-04-26 16:55(Asia/Shanghai)

Duration:10min

Session:S1-4 专题1.4 高影响天气气候事件可预报性及AI算法的应用 » F8专题1.4 高影响天气气候事件可预报性及AI算法的应用

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Abstract
可靠性是概率预报技巧的核心属性,衡量预报概率与对应观测概率在幅度上的一致程度。将可靠性与简单诊断量联系起来,是理解其表现特征及其不足的重要途径。本文在一个理想化统计框架下开展蒙特卡洛(MC)试验,并结合三个动力预测系统的全球回报资料,系统研究了动力季节预测中概率预报可靠性与相关性不一致之间的关系,其中相关性不一致指模式—观测相关(r)与模式—模式相关(ρ)之间的差异。MC分析表明,在无限集合极限下,可靠性与相关性不一致的大小和符号存在内在联系:可靠性随着|r-ρ|的增大而变差,其中 r-ρ<0 对应概率预报“过于自信”,而 r-ρ>0 则对应概率预报“欠自信”,后者与信噪比悖论相联系。然而,在当前预测系统常见的有限集合规模下,有限集合效应会显著干扰这种内在关系的表现,尤其会明显掩盖 r-ρ>0 情形下内在的“欠自信”特征。进一步分析表明,回报资料中诊断得到的可靠性—相关性不一致关系与考虑有限集合效应后的MC结果高度一致,从而验证了上述MC研究结论。上述结果为理解动力季节概率预报可靠性提供了一个简洁而有效的诊断视角,并表明在解释可靠性诊断结果时需要充分考虑集合规模受限的影响。这些认识对于实际应用中估计预报系统的内在可靠性以及改进概率预报可靠性具有重要意义。
Keywords
概率预测可靠性,模式-观测相关,模式-模式相关,相关性不一致,过于自信/欠自信,动力季节预测
Speaker
杨德剑
副教授 河海大学海洋学院

Submission Author
杨德剑 河海大学海洋学院
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  • Conference Date

    Apr 25

    2026

    to

    Apr 29

    2026

  • Apr 07 2026

    Draft paper submission deadline

  • Jun 17 2026

    Registration deadline

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