Percentile-based Neighborhood Precipitation Verification and Its Application to a Landfalling Tropical Storm Case with Radar Data Assimilation

传统的威胁分数对紧张预报偏爱基于为降水确认的固定阀值敏感。在这研究，邻居降水威胁分数被以全面降水的百分位数定义阀值而不是固定阀值价值修改。计算威胁分数上的紧张预报偏爱的影响被减少。方法与在乍见陆地做以后重新加强的热带暴风雨的预报被测试并且引起了重泛滥。预报有或没有雷达数据吸收被生产。更好匹配观察，但是有大积极紧张的降水模式偏导的有光线的速度和反射率生产的两个的吸收的预报。当使用固定阀值时，邻居威胁分数没能为与观察有好模式火柴的预报产出高分数，由于大紧张偏爱。相反，基于百分位数的邻居方法用最好的模式火柴和最小的位置错误为预报产出最高的分数。基于百分位数的方法也产出与基于目标的确认更一致的分数，它对紧张偏爱不太敏感，表明基于百分位数的确认的潜在的价值。