《表3 给定降水阈值的预报与观测二分型列联表》

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《FY4A的LMIE闪电数据对云信息初始化的影响及数值试验》

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NA：降水预报正确的站（次数）；NB：空报站（次）数；NC：漏报站（次）数；ND：无降水预报正确的站（次）数

为了进一步确定模式冷启和热启动试验降水预报效果，根据表2给定的累计降水分级表对上述4组试验进行评估分析，评估指标包括TS评分和降水偏差Bias，具体计算公式及其说明详见表3、4（陈超君等，2015）。从图10、11中可以看出，在1 h累计降水预报中，由TS评分可以看出TEST2的评分总体都较TEST1、CTRL和COLD偏高，并在小雨、中雨、暴雨量级表现最更明显，TEST1和CTRL试验在TS评分上表现相当，没有太大差别。在3～6 h降水预报中，中雨、大雨和暴雨评分TEST2都明显高于TEST1和CTRL，小雨评分也有所提高。在12～24 h TS评分中，模式热启动评分效果始终优于模式冷启，并且TEST2始终优于TEST1和CTRL试验，TEST2在大雨和暴雨量级上较TEST1和CTRL也提高明显，这说明在LMIE闪电事件数据加入后，对降水预报有了明显的改善作用。同时1～24 h预报降水偏差也较为明显的反映了图7～9中的降水分布信息。在1 h预报中，TEST2降水偏差在暴雨量级较TEST1和CTRL有明显增大现象。在3～6 h预报中，TEST2降水偏差中在小雨、中雨中优于TEST1和CTRL，更加接近于1，大雨和暴雨偏差较大，Bias>1。在12～24 h降水预报中，模式热启动试验降水偏差基本一致，在暴雨量级TEST2较TEST1和CTRL试验偏高。即上文所述的模式热启动模拟降水预报范围较实况有所偏大。