64小时雨量预报方法的评价与公众感受模型

本文主要探讨了雨量预报方法优劣的评价模型，针对我国某地气象台和气象研究所进行的6小时雨量预报研究展开。研究对象是每天晚上20点预报未来4个时段(21点至次日3点、次日3点至9点、9点至15点、15点至21点)的雨量，预报位置覆盖东经120度、北纬32度附近的一个53×47网格，且实际雨量由91个不均匀分布的观测站点测量。面临的主要挑战是评估两种不同预报方法的准确性，并在评价过程中考虑公众对不同雨量等级误报的感受和对不同时段预报的敏感度。 模型构建方面，文章提出了两种模型： 1) **模型I**：基于误差平方和，这种方法衡量预报值与实际测量值之间的差异，通过计算两者之差的平方和来评价预报的精度。这是传统的统计评估方式，注重的是数值上的误差大小。 2) **模型II**：更加侧重于公众感受，考虑了公众对不同雨量等级预报错误的感知不对称性，以及不同时间段预报误差对公众行为影响的差异。为此，作者设计了一个**公众不满意度指标**，该指标综合考虑了公众对不同雨量等级预报的接受程度，以及时间因素对决策的影响。这种方法更注重实际效果和社会感受。 为了评价这两种方法，研究者利用了41天的预报数据和实测数据，首先可能需要对数据进行预处理，包括数据清洗、异常值检测和标准化等步骤，确保数据的质量和一致性。然后，通过计算和比较模型I和模型II的结果，得出哪种预报方法在满足公众需求和实际准确性方面表现更好。 问题的关键点在于如何量化公众的感受，这可能涉及到问卷调查或用户反馈，以了解他们对不同雨量等级预报的满意程度，以及对预报延误或提前的容忍度。此外，时间敏感性也是一个重要因素，例如，公众可能对即将到来的降雨更为关注，因此，对临近时段的预报误差可能会赋予更高的权重。 这篇文章通过数学建模的方法，不仅评估了雨量预报的精确性，还深入探讨了预报结果的社会影响，旨在提供一个既符合专业标准又充分考虑用户需求的评价框架，这对于改进和优化雨量预报服务具有重要意义。