气候预测检验 次季节网格预测标准立项发展报告

气候预测检验次季节网格预测标准立项发展报告英文标题：StandardizationDevelopmentReport:ClimatePredictionVerification-SubseasonalGriddedForecast摘要随着全球气候变化加剧，极端天气气候事件频发，次季节（Subseasonal，通常指2周至2个月）气候预测作为连接天气预报与季节气候预测的桥梁，其业务服务需求日益迫切。然而，网格化预测产品的检验方法是国际气候服务领域的难点和热点，长期以来缺乏统一、科学的行业标准。本报告系统阐述了《气候预测检验次季节网格预测》标准（编号：QX/T823-2026）的立项背景、研制过程、核心内容及未来展望。该标准由中国气象局提出，旨在规范次季节网格化气候预测产品的检验技术流程，填补了我国在该领域标准体系的空白。标准明确了检验对象（如网格气温、降水预报）、检验期、检验要素以及一系列高分辨率网格专用评定指标（如ETS评分、频率偏差、技巧评分等）。报告深入分析了标准的立项必要性、技术方案的先进性与实用性，并详细介绍了主要起草单位——某一国家级气象科研机构的核心攻坚工作。结论指出，该标准的发布将极大提升我国气候预测业务的科学性和可靠性，为防灾减灾、能源调度及农业规划等关键决策提供坚实的技术支撑。关键词气候预测；次季节预测；网格预报；检验方法；标准化；ETS评分；预测技巧；QX/T823-2026Keywords:ClimatePrediction;SubseasonalForecast;GriddedForecast;VerificationMethod;Standardization;EquitableThreatScore(ETS);ForecastSkill;QX/T823-2026正文1.引言在气候变化背景下，社会对高影响天气气候事件的早期预警能力提出了更高要求。传统的中期天气预报有效期为7-10天，而长期的季节预测则侧重于3个月至半年的气候趋势。介于两者之间的“次季节”预测（时间分辨率通常在10-60天）成为了连接无缝预测体系的关键环节。然而，网格化的次季节预测产品与传统的站点预测或大尺度环流预测不同，其空间分辨率更高、时间序列更复杂，传统的检验方法（如点对点对比）已无法准确评估其技巧。立于此背景，国内气象行业急需一套针对次季节网格预测产品的标准化检验体系。根据《中华人民共和国标准化法》及相关规定，国家气象局组织制定了行业标准《气候预测检验次季节网格预测》（QX/T823-2026）。该标准由全国气候与气候变化标准化技术委员会（SAC/TC536）归口，于2026年4月17日发布，并将于2026年8月1日正式实施。本报告旨在系统阐述该标准的立项发展过程，分析其技术内涵及对于推动我国气象业务现代化的重要意义。2.标准的立项背景与技术需求2.1政策与业务驱动2.2技术痛点与国际趋势国际上，世界气象组织（WMO）的“次季节至季节（S2S）预测项目”已运行多年。然而，针对网格产品的检验，国际上也缺乏统一的强制性标准。核心难点在于：1.空间匹配：预报场和实况场的网格边距不同，如何消除“双惩罚”误差。2.概率检验：次季节预测多为多模式集合预报，其概率分布与确定性预报的检验指标不同。3.低频变率与噪音：次季节时间尺度内既有大气内部的混沌特征，又有慢变过程（如海温、土壤湿度）的信号，检验方法必须能区分这些成分。因此，立项制定《气候预测检验次季节网格预测》标准，不仅是国内业务的需求，也是应对国际气候服务竞争、占领技术话语权的必然选择。3.标准的核心内容该标准（QX/T823-2026）共分为8章，涵盖范围、规范性引用文件、术语和定义、检验原则、检验对象、检验方法、检验结果报告等核心部分。以下是关键技术内容详解：3.1检验对象与检验期标准明确界定了检验的预报变量，主要包括但不限于：2米气温、降水和500hPa位势高度场的网格信息。同时定义了“次季节”的检验期，通常是指起报时间后第10天至第60天的预报时效。为消除日际噪音，标准推荐对预报和实况数据做多日滑动平均处理（如5天或10天滑动均值），以提取次季节尺度的气候信号。3.2核心检验指标针对网格预测，标准摒弃了传统的站点TS评分，引入了一套更科学的确定性预报和概率预报检验指标体系：-ETS评分（EquitableThreatScore）：这是衡量分类事件（如“是否发生干旱”）预报技巧的关键指标，其特点是对随机预报的期望值为零，能公正地评估降水/温度异常事件的检验。-频率偏差（FrequencyBias,FBIAS）：用于检验预报事件发生的频率是否与观测一致。若FBIAS>1，表示预报事件偏多。-距平相关系数（AnomalyCorrelationCoefficient,ACC）：评估预报场和实况场在空间分布上的相关程度，是检验大尺度环流技巧的经典指标。-技巧评分（SkillScore,e.g.,RankedProbabilitySkillScore,RPSSforensembles）：该标准特别强调与气候预报（ReferenceForecast,如历史平均状态）比较的技巧评分。当预测优于气候预报时，技巧评分为正。3.3空间分辨率对齐策略针对网格边距不一致问题，标准提供了两种方法：双线性插值与保守重映射。后者尤其适用于不同经纬分辨率下的降水量检验，以确保物质守恒。3.4检验流程与报告标准规范了从“加载数据->匹配时间/空间->计算评分->显著性检验（如采用蒙特卡洛置换检验）”的标准化流程。检验报告需包含：预报系统描述、起报时间、检验期、空间区域等级（全球/区域/定域）、使用的实况数据集及使用的统计显著性水平。4.主要参与单位介绍：中国气象局气候研究开放实验室本标准的研制与修订工作，主要由中国气象局气候研究开放实验室（CMAClimateResearchOpenLaboratory）牵头承担。该实验室作为国家级气象科技创新平台，在气候预测理论、模式评估及检验方法学领域具有深厚积累。4.1机构定位与职责实验室隶属于中国气象局国家气候中心，是国家气候服务的核心智力支撑。其研究方向包括：气候系统模式发展、次季节至季节（S2S）预测系统研制、以及气候预测产品的业务化检验。在S2S领域，实验室成功搭建了基于CMA-GEPS（全球集合预报系统）的次季节预测子系统，为标准的制定提供了丰富的实测数据与技术积累。4.2核心贡献在本标准制定的过程中，实验室主要完成了以下关键工作：1.技术路线的确立：基于实验室团队在《JournalofClimate》《WeatherandForecasting》等国际期刊上发表的关于“高分辨率网格检验”的前沿成果，摒弃了传统的点站式检验（点对点），转为采用基于“流域/气候区划”的时空聚集检验思想，并将其写入了标准草案。2.指标适用性测试：针对中国不同气候区域（如东部季风区、西北干旱区），团队利用长达20年的S2S回报数据进行刷洗（retrospectiveforecasttesting），验证了ETS评分、CRPS（连续概率排位评分）等指标在不同场景下的鲁棒性。例如，他们发现对于夏季副热带高压异常引发的极端降水，ACC评分优于单点TS评分，这一发现直接影响了标准中“推荐指标”的排序。3.牵头编写与协调：实验室多次组织召开全国S2S检验技术研讨会，邀请中国科学院大气物理研究所、南京大学等高校及各省气象局的专家进行评审。在标准“规范性附录”中，详细说明了如何使用Bootstrap方法进行评分不确定度的计算，这一内容完全由实验室团队提供源代码算例并纳入标准文本。中国气象局气候研究开放实验室的深度参与，确保了本标准不仅具有理论高度，更具备极强的可直接落地的操作性，体现了“科研-业务”的无缝衔接。5.结论与展望《气候预测检验次季节网格预测》（QX/T823-2026）是我国首部专门针对次季节尺度网格化预测的检验标准，它的发布标志着我国气象标准化工作进入了“精细化管理”阶段。该标准统一了行业检验方法，解决了多年来由于检验口径不一致导致的“数据打架”问题，为后续气象金融、精准农业保险的理赔提供了技术标尺。未来展望：1.智能化与在线化：随着数值模式分辨率不断提高（全球10km级），检验标准需进一步迭代，纳入基于人工智能（AI）的图像相似度检验方法（如感知损失、结构相似性指数SSIM在气象场的应用），以衡量预报产品的“纹理特征”是否准确。2.跨部门融合：在“气象+”赋能各行业