基于多模式集成的我国极端降水天气的确定性检验文献综述

极端降水作为一种极具破坏力的气象灾害，对我国社会经济和人民生命财产安全构成严重威胁。

准确预测极端降水事件，对灾害预警、风险评估和水资源管理至关重要。

多模式集成，作为一种整合不同数值模式预测结果以提高预测准确性的方法，在极端降水预测中展现出巨大潜力。

确定性检验则为评估多模式集成预测性能提供客观依据，进而指导预报系统的改进和优化。

本文综述了国内外在多模式集成和确定性检验方法方面的研究进展，探讨了其在我国极端降水预测中的应用现状，并展望了未来的发展趋势。

关键词：极端降水；多模式集成；确定性检验；数值模式；预测

1.1极端降水极端降水是指短时间内发生的异常强烈的降水事件，其降水量通常超过预定的阈值，例如95%分位数或99%分位数。

极端降水事件包括暴雨、大暴雨、特大暴雨等，常导致洪涝、山体滑坡、泥石流等灾害，对社会经济和人民生命财产安全造成巨大威胁[1]。

1.2多模式集成多模式集成（Multi-modelEnsemble，MME）是一种将多个数值模式的预测结果进行整合，以期获得更准确、更可靠的预测结果的方法。

其基本原理是利用不同模式对大气环流和物理过程的模拟差异，通过一定的统计方法将各个模式的预测结果进行加权平均或其他组合方式，以减少单个模式预测的不确定性，提高预测技巧[2]。