<strong>MODE</strong>检验在天气预报中的应用研究进展

doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2024.012

地球科学进展 ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (2): 193 -206. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2024.012

MODE检验在天气预报中的应用研究进展

潘留杰 ¹ ^, ²(

), 张宏芳 ² ^, ³(

), 刘嘉慧敏 ¹ ^, ², 祁春娟 ¹ ^, ², 梁绵 ¹ ^, ², 马丹萌 ¹, 李培荣 ¹ ^, ², 戴昌明 ¹ ^, ², 高星星 ¹ ^, ²

^1.陕西省气象台，陕西西安 710014
^2.秦岭和黄土高原生态气象环境重点实验室，陕西西安 710014
^3.陕西省气象服务中心，陕西西安 710014

收稿日期:2023-10-08 修回日期:2024-01-20 出版日期:2024-02-10
通讯作者: 张宏芳 E-mail:781483047@qq.com;hongfanglj@sohu.com
基金资助:
中国气象局创新发展专项(CXFZ2022J023);中国气象局复盘总结专项(FPZJ2023-129);陕西省社会发展领域重点研发计划项目(2024SF-YBXM-556)

Advancements in Study on the Application of MODE Verification Method in Weather Forecasting

Liujie PAN ¹ ^, ²( ), Hongfang ZHANG ² ^, ³( ), Jiahuimin LIU ¹ ^, ², Chunjuan QI ¹ ^, ², Mian LIANG ¹ ^, ², Danmeng MA ¹, Peirong LI ¹ ^, ², Changming DAI ¹ ^, ², Xingxing GAO ¹ ^, ²

^1.Shaanxi Meteorological Observatory, Xi’an 710014, China
^2.Key Laboratory of Eco-Environment and Meteorology for the Qinling Mountains and Loess Plateau, Xi’an 710014, China
^3.Shaanxi Meteorological Service Centre, Xi’an 710014, China

Received:2023-10-08 Revised:2024-01-20 Online:2024-02-10 Published:2024-03-05
Contact: Hongfang ZHANG E-mail:781483047@qq.com;hongfanglj@sohu.com
About author:PAN Liujie, Professor of engineering, research areas include weather forecasting and research. E-mail: 781483047@qq.com
Supported by:
the Innovation and Development Special Project of China Meteorological Administration(CXFZ2022J023);Review and Summary Special Project of China Meteorological Administration(FPZJ2023-129);Key Areas Project for Social Development in Shaanxi Province(2024SF-YBXM-556)

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客观评价高分辨率中小尺度变量的预报表现是数值天气预报模式应用和发展的重要环节。传统点对点的检验在高分辨率数值预报模式评估中存在显著不足。空间面向对象或目标法MODE检验方法利用卷积函数和给定的阈值在预报和观测场中识别目标对象、诊断模式的预报表现，在天气预报中有着广泛应用。首先系统回顾了MODE检验方法的学术思想、技术架构、算法流程和检验指标；详细归纳了MODE检验在降水预报、天气雷达、卫星云图、集合预报以及其他不同要素或物理量场中的典型应用，阐述了检验结果在数值模式预报质量评价中的意义和对天气预报结果主客观订正的影响；介绍了近年来MODE检验方法的更新发展，主要包括考虑不匹配目标对象属性的综合评价指数MCS，以椭球体为目标的三维时域空间对象追踪和MODE扩展的时域检验方法MODE-TD；最后总结和讨论了MODE检验方法的适用性、优势和不足，同时对MODE检验方法未来的发展方向和应用前景进行了展望。旨在为更好地应用MODE检验方法诊断数值模式的预报性能提供参考。

关键词: 数值天气预报, 空间检验, 目标对象, MODE

The objective evaluation of small-scale variables’ forecast performance is vital for the application and development of Numerical Weather Prediction (NWP). Traditional point-to-point verification has significant limitations in the evaluation of high-resolution NWP. The Object-based Diagnostic Evaluation (MODE) method utilizes convolution functions and a given threshold to identify objects in the forecast and observation fields, extract their attributes, and diagnose the performance of the NWP. It has been widely applied in weather forecasting. This paper systematically reviews the academic ideas, technical framework, algorithm flow, and verification indices of the MODE spatial verification method. Subsequently, this paper summarizes the typical applications of MODE verification in precipitation forecasting, weather radar, satellite cloud images, ensemble forecasting, and other elements. It elaborates on the significance of verification results in evaluating the quality of NWP and their role in improving the accuracy of weather forecast results, both subjectively and objectively. Furthermore, it introduces recent updates and developments in MODE verification methods. These include the comprehensive evaluation index MODE Composite Score (MCS), which considers the mismatched attributes of objects, three-dimensional spatiotemporal object tracking using ellipsoids as targets, and the verification method, MODE Time Domain (MTD). Finally, it discusses the MODE verification method's applicability, advantages, and limitations while considering its future development direction and application prospects. The purpose of this study is to provide references for better application and diagnosis of NWP performance using the MODE method.

Key words: Numerical Weather Prediction, Spatial verification, Target object, MODE.

中图分类号:

P456

图1 不同的预报和观测降水场情景示例（据参考文献［ 29 ］修改）
（a）、（b）和（c）分别表示预报和观测降水面积和形态一致，但是降水空间位置和走向出现偏差；（d）、（e）和（f）分别表示预报和观测降水面积不一致，同时空间位置、走向出现偏差；“F”表示预报，“O”表示观测

Fig. 1 A schematic example of different forecast and observed precipitation field scenarios （modified after reference ［ 29 ］）
(a), (b) and (c) respectively indicate that the forecast and observed precipitation area and morphology are consistent, but there is a deviation in the spatial location and direction of the precipitation； (d), (e) and (f) respectively indicate that the forecasted and observed precipitation areas are inconsistent, with deviation occurring in spatial location simultaneously；“F” represents forecast, and “O” represents observation

图2 MODE检验降水数据处理示意图
（a）原始降水场；（b）降水场卷积；（c）给定阈值降水场提取的目标对象；（d）提取降水对象内部的降水空间分布；A~E表示提取的降水对象或目标

Fig. 2 Schematic diagram of precipitation data processing using the MODE method
（a） Original precipitation field；（b） Convolution of precipitation field；（c） Precipitation mask field with given threshold；（d） Extraction of precipitation spatial distribution inside the precipitation objects； A~E stands for the extracted precipitation object or target

图3 MODE定义的特征对象不同属性的收益函数表^{［

30
］}

Fig. 3 Interst functions for different attributes of the feature object defined by MODE^{［

30
］}

表1 MODE检验与经典二分法检验的对比

Table 1 Comparison of advantages and disadvantages between MODE and classical binary verification in weather forecasting

检验方法

数据资料

主要检验指标

数据适用性

技术特点和先进性

二分法检验

站点数据

格点数据

POD、FAR、TS和ETS等点对点的评分

粗分辨率和高分辨率数据

点对点的对比，匹配精确，但无法描述系统的尺度特征，缺乏全局视角

MODE检验

格点数据

轴角偏差，质心距离和相似度T（a）等属性特征

高分辨率数据

目标对象对比，有天气系统尺度特征，形态和轴角整体性能的判别能力，一定程度上体现主观判断的结果，但匹配不精确

表1 MODE检验与经典二分法检验的对比

Table 1 Comparison of advantages and disadvantages between MODE and classical binary verification in weather forecasting

站点数据

格点数据

POD、FAR、TS和ETS等点对点的评分

粗分辨率和高分辨率数据

点对点的对比，匹配精确，但无法描述系统的尺度特征，缺乏全局视角

MODE检验

格点数据

轴角偏差，质心距离和相似度T（a）等属性特征

高分辨率数据

目标对象对比，有天气系统尺度特征，形态和轴角整体性能的判别能力，一定程度上体现主观判断的结果，但匹配不精确

图4 MODE检验个例^{［

16
］}
（a）24小时的实况观测降水；（b） ECMWF模式预报；（c）CMA-Meso模式预报；（d）、（e）、（f）分别为CMPA、ECMWF、CMA-Meso的暴雨目标对象，（e）和（f）中的数字为预报和观测中降水对象（d）的匹配情况，蓝色填充对象表示预报和观测场中的降水对象未匹配

Fig. 4 A case of MODE method verified^{［

16
］}
（a） The precipitation for 24 hours of observation；（b） The precipitation forecast by ECMWF model；（c） The precipitation forecast of CMA-Meso model；（d），（e），（f） are torrential rain objects identified in observation， ECMWF， and CMA-Meso respectively. The numbers in figures of （e），（f） are the matching precipitation objects in forecat and observation； The blue fill is the unmatched precipitation object

图5 MODE检验对不同环流形势下不同数值模式降水预报产品的检验^{［

45
］}
DWQB、XFC、FG_XFC和XNW代表4种环流分型，SCMOC、ECMWF和CMA-Meso代表3种降水预报产品；（a）识别降水对象数量的对比；（b）降水对象强度的对比；（c）降水对象面积的对比

Fig. 5 Verify of different precipitation forecast products under different circulation patterns using the MODE method^{［

45
］}
DWQB， XFC， FG_XFC， and XNW represent four types of circulation patterns， while SCMOC， ECMWF， and CMA-Meso represent three types of precipitation forecast products；（a） Comparison of identified number of precipitation objects；（b） Comparison of precipitation object intensity；（c） Comparison of precipitation object area

图6 MODE检验方法美国卫星云图典型应用个例^{［

59
］}
（a） GOES-13卫星观测；（b） HRRRx 模拟红外亮温；（c） GOES-13观测场对象识别结果；（d）模拟场对象识别结果；（c）和（d）中不同的颜色代表不同的目标对象

Fig. 6 Typical application examples of the MODE examination method for satellite cloud images in the United States^{［

59
］}
（a） GOES-13 satellite observation；（b） HRRRx simulated infrared brightness temperature；（c） GOES-13 observed field object recognition result；（d） Simulated field object recognition result； The different colors in （c） and （d） represent different targeet object

图7 EPS转换为概率预报目标对象的示意图^{［

33
］}
色标中分子表示EPS成员预报的个数，分母表示EPS集合成员总数；（a）EPS成员预报的中尺度气旋对象个数；（b）基于（a）计算的中尺度气旋概率；（c）基于（b）提取的中尺度气旋概率预报对象；（a）中不同的颜色代表EPS成员预报个数，与色标中的分子对应；（b）和（c）中填色代表概率，与色标中分数的比值对应

Fig. 7 Illustrates the conversion of EPS （Ensemble Prediction System） to probability forecast target objects^{［

33
］}
In the color scale， the numerator represents the number of forecasts made by EPS members， and the denominator represents the total number of ensemble members；（a） The number of mesoscale cyclone objects forecast by EPS members；（b） The probability of mesoscale cyclones calculated based on （a）；（c） The forecast objects for mesoscale cyclone probability extracted based on （b）. In （a）， different colors represent the number of forecasts made by EPS members， which correspond to the numerators in the color scale； In （b） and （c）， the filled colors represent probabilities， corresponding to the respective fraction values in the color scale

图8 时域时间三维追踪检验概念示意图^{［

66
］}
（a）时间生命周期15小时的降水对象演变；（b）卷积对象椭球体

Fig. 8 Schematic diagram of time 3D tracking verify concept^{［

66
］}
（a） The evolution of precipitation objects with a life cycle of 15 hours；（b） A hypothetical ellipsoid convolution object

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