《表4 同表3，但为2017年夏半年》

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《基于概率密度匹配方法的WRF模式阵风风速误差订正》

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2017年安徽省共经历各类大风天气过程（包括冷空气大风和雷雨大风）接近30余次，其中冷空气大风天气过程主要集中在2—3月，以2月19—22日的过程最为明显，部分地区24h(08:00至次日08:00）极大风力高达10级。为了进一步验证各站概率密度函数的代表性和PDF方法的有效性，本文对2017年全省逐日极大风速按冬半年和夏半年进行划分，分别利用PDF方法对其进行预报，并对其预报结果进行检验。表3和表4分别给出了2017年冬半年和夏半年6级以上极大风的检验结果。可以看到，PDF方法对2017年6级以上极大风具有一定的预报能力，虽然相比2012—2016年WRF＿PDF的预报评分偏低（这主要与2017年对流性大风过程即雷雨大风天气偏多，而系统性大风过程即冷空气大风天气偏少有关），但PDF方法相比WRF原始模拟效果仍具有明显改进。进一步对2017年冬半年WRF＿PDF预报风力和实况结果做一致性检验，发现当实况出现小风时，WRF＿PDF预报风力与实况结果分布较为一致，且二者各级风力差均集中在±1级区间内，风力相等所占的比重接近50%，而WRF＿DMO预报风力则相比实况偏弱1～2级（图8a、c）；当实况出现大风时，WRF＿PDF风力较实况偏小1个风力级，但二者风力差位于±1级区间内所占的比重仍接近80%，而WRF＿DMO预报风力相比实况则普遍偏小2级左右，且其8级以上极大风完全没有预报能力（图8b、d）。而夏半年结果则与冬半年基本一致（图略）。上述分析表明，利用PDF方法对2017年逐日极大风的预报效果与之前对2012—2016年的回报效果大体相当，说明基于历史数据建立的概率密度函数可以代表安徽各站多年的实况和WRF模拟极大风速的联合分布特征，即利用PDF方法进行逐日极大风速预报具有一定的可靠性。