陕西省集成邻域降水客观预报数据集

集成邻域降水客观预报（INFOR）数据集依托多尺度气象预报数值模式、人工智能大模型及陕西千余站实况降水观测数据，构建集成邻域概率预报技术体系，通过网格邻域概率、邻域最大集合概率、自适应邻域半径算法修正预报空间相位偏差，经概率分层、阈值寻优转换生成5km分辨率、最长10天时效的逐小时降水格点与日降水概率产品，覆盖陕西全域及周边毗邻区域；采用TS评分、晴雨准确率、空报率结合典型暴雨过程开展长时序检验，相较传统数值模式大幅降低晴雨空报率、提升暴雨预报精度，可支撑暴雨预警、人工增雨、农业、交通文旅等多行业精细化气象服务与防灾减灾决策。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于多尺度数值模式与人工智能大模型，融合陕西千余站降水观测，通过集成邻域概率技术修正预报偏差，生成5公里分辨率、最长10天时效的逐小时降水格点和日概率产品，覆盖陕西及周边区域。经长时序检验，其晴雨空报率显著低于传统模式，暴雨预报精度提升，可支撑暴雨预警、人工增雨及多行业防灾减灾决策。