基于IMERG的最优扩展概率气候学（EPC）作为热带和亚热带降水的基准集成预报

摘要 当前的数值天气预报模型在低纬度降水预测方面显示出有限的技能。为了促进未来的改进，无论是采用更好的动力学模型还是统计模型，我们提出了一个明确的基准预报。我们使用目前公认的最好的高分辨率、测站校准的网格降水产品，即全球降水测量（GPM）计划的综合多卫星数据获取（IMERG）“最终运行”，在感兴趣日期的前后±15天的窗口内构建经验气候集合预报。这个窗口大小是在统计稳健性和季节性变化表示灵活性之间的最佳折衷。我们将这个基准称为扩展概率气候学（EPC），并在40°S–40°N的0.1°×0.1°网格上计算，时间范围为2001–2019年。为了减少和标准化信息，我们为经验EPC拟合了混合的伯努利-伽马分布，这几乎不影响预测性能。然后，使用标准验证分数将EPC与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的1天集合预测进行比较。就降水量而言，ECMWF在大多数低纬度地区的表现仅比EPS稍好，而在高山和干燥海洋地区以及热带非洲的表现更差，在独立观测站数据中也明显显示技能不足。对于降水发生，EPC在大多数海洋、沿海和山区的表现优于ECMWF，尽管ECMWF的较好潜在预测能力表明，这主要是由于校准问题。为了鼓励使用这一新基准，我们向科学界提供数据、脚本和互动网络工具。