《表3 敏感变量试验中24小时（2015年5月16日00时至17日00时）累积降水量预报结果与OBS的相关系数及TS评分》

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《一次粤西南暴雨过程的预报误差来源分析》

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图9为分别替换敏感区内不同变量后新的预报结果。可见，仅仅改进温度场并不能提高预报技巧（图9a），改进敏感区内的湿度场后可以明显提高总降水量（图9b），但是降水落区有所偏移，单独改进风场、气压场预报效果较差（图9c、d），而当同时改进温度场和湿度场后，则可以非常明显地改进预报技巧。对比图9e与图1a可以看到，当同时改进敏感区内的温度场和湿度场后，不论在降水量还是降水落区上，都与观测值较为接近。为了定量化验证此结论，分别计算了几种预报结果与OBS的相关系数与TS评分（表3）。表3可看出：单一替换某种基础要素场并不能改进预报效果，但同时替换温度场和湿度场后预报效果有了明显改善。而分别替换了敏感区内的温度场和风场、湿度场和风场，两种预报结果均优于替换单一的基础要素场，但均差于同时替换敏感区内温度场和湿度场的预报结果。这说明温度场和湿度场的误差确实是本次个例初始误差的主要来源，温度和湿度是本次暴雨预报的初始敏感性变量。对于夏季风背景下华南的强降水过程，改进初始场确实可以减小预报误差，提高预报技巧。