雨量预报分析的评价
摘 要
本文是利用均值误差法和预测准确度检验法以及预测跨等级检查法，对两种降雨量预测结果进行比较他，得到一种科学评价预报方法好坏的数学模型。
首先对原始数据进行预处理，将两种预测值构造成两个以有序时间段对应的值为列,以网格点为行的2491×164矩阵，并用同样的方法对91个观测站点的实测数据处理，得到一个91×164 的矩阵。
其次由于观测站点没有相应的预测值，我们以MATLAB为工具，利用三次样条插值对91个观测站点进行插值处理，得到91个观测站点两种不同预报方法的相应时间的雨量预测值。
针对问题1，我们采用了数值评价的方法，利用残差平方和与平均误差来进行比较,评价两种预报方法的准确性。利用91个观测点的实测数据与预测数据的矩阵对应元素作残差平方和及平均误差作为判断的依据进行判断。
第一种预报方法：残差值平方和为175311.9019，平均误差为0.455084；第二种预报方法：残差值平方和为190957.2677，平均误差为0.474297，由此可知，第一种预报方法准确性较高。
针对问题2，我们在评价方法中考虑公众的感受，以实际生活中人们对天气预报的真实感受为依据，参照“雨量的等级”标准尺度，先将预报值和实测值按等级标准划分为6等级处理，把降雨量小于0.1毫米记为0，按雨量由小到大顺序依次记为1、2、3、4、5、6（即6等级），从而构成3个91×164的降雨量等级矩阵，然后将两种预测方法的等级值与实测值的对应等级值相减取绝对值，利用预测准确度检验法进行检验。计算求得，第一种预报方法准确度为83.3489％，第二种预报方法准确度为83.1479％，因此，第一种预报方法给公众感受更好些。
由于降雨量较大天气的准确预报显得更加重要，可以提前做好防洪抗灾准备，尽可能减少所有损失，所以我们再作进一步考虑，将大雨到特大暴雨的情况作了局部分析，雨量等级高于4（暴雨以上）时，第二种预报的准确度超过第一种预报的准确度。
本文模型数据处理主要在Excel和Matlab7.0.1中实现的。
原文见：北峰数模网http://mcm.zjnu.net.cn/ | 
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