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第1章 概述1

1.1 简史及现状1

1.1.1 历史1

1.1.2 目前的实践2

1.2 预报检验的原因和作用3

1.3 预报和检验数据的类型5

1.4 评分、技巧和价值6

1.4.1 技巧评分6

1.4.2 虚假技巧7

1.4.3 统计显著性8

1.4.4 附加价值8

1.5 数据质量及其他实际问题8

1.6 小结9

第2章 基本概念10

2.1 引言10

2.2 预报量的类型10

2.3 探索法11

2.4 数值描述性的检验度量17

2.5 概率、随机变量和期望19

2.6 联合、边际和条件分布19

2.7 准确性、相关和技巧21

2.8 检验方法的属性21

2.9 把检验作为一个回归问题22

2.10 Murphy-Winkler框架24

2.11 检验问题的维度28

第3章 二元事件的确定性预报29

3.1 引言29

3.2 理论上的考量31

3.2.1 一些基本的描述性统计量31

3.2.2 检验的总体框架：分布导向方法32

3.2.3 基于联合分布因式分解的性能指标34

3.2.4 可视化的性能指标图解35

3.2.5 个例研究：云量预报的检验37

3.3 信号探测理论和相对作用特征39

3.3.1 信号探测模型39

3.3.2 相对作用特征41

3.4 元检验：性能指标的评估标准42

3.4.1 理想属性42

3.4.2 其他属性45

3.5 性能指标46

3.5.1 性能指标综述47

3.5.2 性能指标的抽样不确定性和置信区间51

3.5.3 最优阈值概率53

致谢54

第4章 多分类事件的确定性预报55

4.1 引言55

4.2 列联表：准确性的符号、定义和指标56

4.2.1 符号与定义56

4.2.2 准确性指标57

4.3 技巧评分58

4.3.1 理想属性58

4.3.2 Gandin和Murphy公平评分体系60

4.3.3 Gerrity公平评分体系64

4.3.4 LEPSCAT评分体系65

4.3.5 概率空间的稳定公平误差66

4.3.6 有关评分的总结性评价67

4.4 列联表和技巧评分的抽样多变性68

第5章 连续变量的确定性预报71

5.1 引言71

5.2 预报实例71

5.3 一阶矩73

5.3.1 偏差73

5.3.2 平均绝对误差74

5.3.3 偏差订正和虚假技巧74

5.3.4 平均绝对误差和技巧75

5.4 二阶矩和高阶矩75

5.4.1 均方差75

5.4.2 MSE技巧评分76

5.4.3 降尺度预报的均方差77

5.4.4 相关77

5.4.5 一个例子：“可预报性极限”的检验80

5.4.6 秩相关（等级相关）80

5.4.7 边缘分布的阶矩比较81

5.4.8 总结性图解83

5.5 基于累积频率的评分84

5.5.1 概率空间的线性误差84

5.5.2 分位数图85

5.5.3 条件分位数图85

5.6 小结86

第6章 空间场预报88

6.1 引言88

6.2 匹配方法89

6.3 传统检验方法90

6.3.1 标准的连续型和分类型方法90

6.3.2 S1评分法和距平相关法91

6.3.3 分布式方法92

6.4 使用替代方法的动机93

6.5 邻域方法95

6.5.1 预报邻域与观测邻域的比较96

6.5.2 空间预报结果与点观测结果的比较97

6.6 尺度分离法98

6.7 基于特征的方法100

6.7.1 特征匹配技术100

6.7.2 结构—振幅—位置法101

6.8 变形场法103

6.8.1 位置度量指标103

6.8.2 变形场104

6.9 各种方法的比较106

6.10 新方法及新应用：今后的研究方向107

6.11 小结108

第7章 概率预报110

7.1 引言110

7.2 概率论110

7.2.1 概率论的基本概念110

7.2.2 概率预报、可靠性和充分性112

7.3 概率评分规则113

7.3.1 评分规则的定义和属性113

7.3.2 常用评分规则114

7.3.3 评分规则分解116

7.4 相对作用特征117

7.5 概率预报系统的评估118

7.5.1 三个示例119

7.5.2 经验ROC120

7.5.3 性能指标的经验评分121

7.5.4 经验评分分解122

7.5.5 分级预报和留一法误差123

7.6 检验可靠性124

7.6.1 预报A的可靠性分析：可靠性图解125

7.6.2 预报B的可靠性分析：x2检验126

7.6.3 预报C的可靠性分析：PIT128

致谢129

第8章 集合预报130

8.1 引言130

8.2 示例数据131

8.3 离散样本的集合132

8.3.1 集合预报的可靠性133

8.3.2 多维可靠性139

8.3.3 区分度144

8.4 概率预报的集合145

8.4.1 集合的概率解释146

8.4.2 概率技巧算法在集合中的应用147

8.4.3 集合大小对技巧的影响149

8.5 小结152

致谢152

第9章 经济价值和技巧153

9.1 引言153

9.2 花费—损失比决策模型154

9.2.1 确定性二元预报系统的价值155

9.2.2 概率预报158

9.2.3 确定性二元预报和概率二元预报的对比159

9.3 价值与相对作用特征的关系161

9.4 总价值与Brier技巧评分164

9.5 技巧、价值和集合规模165

9.6 应用：价值和预报用户168

9.7 小结169

第10章 极端事件的确定性预报及警报171

10.1 引言171

10.2 极端事件预报171

10.2.1 挑战171

10.2.2 前期研究174

10.2.3 极端事件的检验指标175

10.2.4 极端事件模式性能177

10.2.5 极端事件：小结180

10.3 预警181

10.3.1 背景181

10.3.2 预警形式和观测检验181

10.3.3 预警检验182

10.3.4 预警：小结185

致谢185

第11章 季节和更长期预测186

11.1 引言186

11.2 预测形式187

11.2.1 确定性的和概率的形式187

11.2.2 预测量的定义188

11.2.3 气候预测的含义189

11.3 预测质量的评估189

11.3.1 技巧189

11.3.2 其他特性196

11.3.3 统计显著性和不确定性评估198

11.4 单个预测量质量的衡量198

11.5 年代际和更长期预测的检验199

11.6 小结201

第12章 结束语——预报检验的新领域（方向）202

12.1 引言202

12.2 关键概念的回顾202

12.3 其他领域的预报评估203

12.3.1 统计学204

12.3.2 金融和经济205

12.3.3 医学和临床研究207

12.4 当前的研究和未来的方向208

致谢210

附录 检验软件211

A.1 理想软件应具备的特点211

A.1.1 正确性211

A.1.2 文档212

A.1.3 开源、不开源、商业212

A.1.4 大用户群212

A.2 检验用户类型212

A.2.1 学生212

A.2.2 研究人员213

A.2.3 业务预报员213

A.2.4 研究机构213

A.3 检验软件和编程语言的类型213

A.3.1 电子表格214

A.3.2 统计编程语言215

A.4 机构支持的软件217

A.4.1 模式评估工具（MET）218

A.4.2 集合预报检验系统（EVS）218

A.4.3 EUMETCAL预报检验培训模块218

A.5 检验信息展示219

A.5.1 国家天气服务的性能管理219

A.5.2 预报评估工具219

词汇表220

参考文献228

索引249