《表1 2014年6～8月单站24h降水预报结果》

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《费歇尔和贝叶斯方法在降水预报中的应用》

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通过试验预报可以看出，基于费歇尔判别准则建立的降水模型是利用预报方程的阈值将其预报量分类，当选取的预报样本属于某一类的阈值范围时，便将其划分为那一类；而利用贝叶斯方法进行分类，掌握核心原则—最大后验准则，即选择由计算所得到的属于某一类中概率最大的那一项，贝叶斯方法并非绝对地划分类别，而是巧妙地应用概率。当降水天气发生时，有上升气流产生，受水汽湿度的影响，包括高空槽脊的变化等，不同的触发因子也会引起天气形势的不同。基于费歇尔方法建立的降水预报模型，因为预报方程含有阈值的原因，无法涵盖所有的天气情况，而通过贝叶斯方法建立的判别方程没有阈值的局限，因此，预报效果才会优于费歇尔模型。