气象预报服务效益评估方法探究

郭星甫

（山西省平定县气象局，山西 阳泉 045000）

天气预报评估在我国气象科学的支持下，获得了长足的进步，而社会中不同行业的工作人员以及普通民众，都对气象服务有了更高的需求，这种服务需求也随着我国国民经济的不断发展而不断进步。现在气象预报人员需要对我国气象预报服务工作的效益进行全面评估，了解社会各界以及政府决策部门对气象预报的需求，通过对其中的问题进行分析，能够了解气象部门产出与服务之间存在的差异，是否能够满足社会不同行业的需求，通过这种方式能够有效对气象风险进行规避，使我国的“三个气象”理念能够在各个行业以及天气预报技术中得到落实。

1 暴雨预报气象服务效益评估

由于我国华南地区属于季风区，每年的季风季节都会对华南地区造成极为严重的暴雨影响，并且我国华南地区的地质条件较为复杂，不同地区受到的雨水侵袭也有所不同，华南地区夏长冬短，具有极为充足的光照，每年的雨季时间通常在三个月左右，具有极为充沛的雨量，洪涝灾害是华南地区十分常见的自然灾害，所以对于华南地区进行有效的暴雨预报是我国气象工作人员关注的重要内容。

1.1 预报准确率V（-100%～100%）

对于我国的经济发展来说，气象预报所提供的各项资源属于一种信息利益，而对这项利益造成影响的主要因素以预报的准确度为主，天气预报的准确度越高则说明预报产品的利益性最优，而正确的天气预报不仅能够使普通民众采取相应的措施来降低暴风或其他自然灾害造成的影响，还能够为我国的相关政府决策部门提供有效的信息来源，这种结果则说明气象服务中产生的服务效益为正数。错误的天气预报则会大大降低我国普通民众的防范效果，这就会导致我国的决策部门在进行各项决策时出现问题，导致预报成本增加或损失加大，气象服务中产生的服务效益则为负数。

1.2 预报服务覆盖率P（0%～100%）

随着近年来我国气象业务的不断发展，气象行业获得了科技的支持，我国能够在多个行业和角度开展对应的天气预报服务，在现代网络信息的支持下，传统中天气预报所使用的报纸、电视以及广播天气等传统方案已经遭到了摒弃，而近年来，在网络设备的支持下，我国的天气预报覆盖率已经基本达到86.3%左右，并且在对普通民众进行调查时发现，大约有90%的社会被调查者认为，每日所获得的天气预报服务能够基本满足自身的需求，这一方面说明我国的普通民众能够及时收到对应的天气预报，另一方面说明我国天气预报的准确度基本满足社会。但在预报服务覆盖率的调查中，P值仅能作为某一个地区的参考值，而我国不同地区中网络信息设备应用的状况有所差异，P值也会受到一定的影响。

1.3 可能预防能力Z

气象服务效益的主要影响因素是气象信息的报告准确性以及用户能够根据报告信息所能采取的各种措施，在现代部分临床研究人员认为，用户对于气象预报的自发决策能力，也可作为可能预防能力的某一评判标准，但大部分研究人员认为用户决策能力与个人状况有较为密切的关系，主观性较强，不宜将其应用于气象服务效益的分析中。通常情况下来说，在进行可能预防能力的评价时，气象损失中包含可避免损失以及不可避免损失两个部分，而用户能够根据天气预报的结果对其中的损失进行避免仅能够代表其中可避免的损失部分；是指在天气预报完全准确的状

本文中将未作为评价暴雨气象服务效益的重要评估因子，按24小时降雨量及标准范围和落点作为验证方案，区间可取值-100%～100%。若一次暴雨过程记录为V，则V值中A点为预报正确台站，B为错报台站数量。则可得：况下，用户是否能够根据自身状况采取最优的防护措施，并且预防措施的投入经费为0。这种状况仅仅是理想情况中的一种极端状况，在实际应用过程中是完全不可能达到的，所以可避免损失能够被认为是气象服务经济效益的上限。

Z值在进行确定时，可采用Zi=1/（Ki×Ri/100）进行评价。

其中Ki值为预测台站的地形水利应用致灾系数，Ri为预报台站降水量。但这种预报方式仅能够对单次暴雨的量进行分析，如果暴雨在两天内连续出现，或者在一次连续暴雨过程中持续时间较长，地面蓄水、排水能力会受到极大的影响，不可采用某一种规范或公式进行评价，所以预防能力Z值无法进行计算。

1.4 预报服务时效

将预报服务时效定义为E，该参数是指具体要素预报时效率，一般情况下预报时效3d条件下能够基本完全做好防灾减灾的工作准备。因此，可以按照如下标准，构建预报时效t与预报时服务时效E之间的对应关系：在预报时效t取值为0的情况下，预报服务时效率取值为0；在预报时效t取值为0～12h的情况下，预报服务时效率E取值为40.0%；在预报时效t取值为12～24h的情况下，预报服务时效率E取值为50.0%；在预报时效t取值为24～36h的情况下，预报服务时效率E取值为60.0%；在预报时效t取值为36～48h的情况下，预报服务时效率E取值为70.0%；在预报时效t取值为48～60h的情况下，预报服务时效率E取值为80.0%；在预报时效t取值为60～72h的情况下，预报服务时效率E取值为90.0%；在预报时效t取值高于72.0h的情况下，预报服务时效率E取值为100.0%。

2 暴雨预报服务效益评估实例

选取XX省XX市XX年XX月XX日暴雨过程为例进行分析评估，该时间段下XX市共有4个台站出现暴雨或大暴雨（A站点监测值为51．5 mm、B站点监测值为 191．5 mm、C站点监测值为 68．5 mm、D站点监测值为74．7mm），各台站都提前12～24 h做出了预报，预报服务时效E=50%；其中4个台站均报对，经计算预报准确率y=100%。其中，B站点降大暴雨，连续暴雨过程总雨量377．2 mm，根据上述公式，计算得Z=79%，计算得暴雨气象预报服务效益形为38%。

对这次过程，虽然预报准确率达到了100%，但暴雨气象预报服务效益仅为38%，并不十分理想。究其原因，主要是预报服务时效较低，仅提前12～24 h做出了预报。如果预报服务时效提高到60～72 h，预报服务效益则能达到69%。暴雨过程不同预报时效t假设条件下的服务效益评估结果为：在预报时效t取值为12～24 h的情况下，对应服务时效E值为50.0%，预报服务效益值为35.6%；在预报时效t取值为24～36 h的情况下，对应服务时效E值为60.0%，预报服务效益值为42.7%；在预报时效t取值为36～48 h的情况下，对应服务时效E值为70.0%，预报服务效益值为49.8%；在预报时效t取值为48～60h的情况下，对应服务时效E值为80.0%，预报服务效益值为56.9%；在预报时效t取值为60～72 h的情况下，对应服务时效E值为90.0%，预报服务效益值为64.0%；在预报时效t取值为72 h以上的情况下，对应服务时效E值为100.0%，预报服务效益值为71.1%。从上述数据中来看，预报时效是人们防灾减灾的重要因素之一，该指标的评估与实际情况有良好的吻合性。

3 总结

通过本文上述分析，得出以下几个方面基本结论：①本文尝试从预报服务覆盖率、预报服务时效、可能预防能力以及预报准确率4个方面着手，定量评估暴雨预报服务效益水平，对各次暴雨预报服务的总体情况能够形成较为客观的评价结果。②基于对评价结果的分析，为进一步促进预报服务效益水平的提升，应当同时关注预报时效以及预报准确率提升这两个方面的问题，实现同步发展，避免因盲目追求时效而忽略准确性或仅追求准确性而忽略时效的问题。③本文所研究的针对气象服务效益的评价仅围绕气象预报相对于社会服务的总体效益进行评价，具体效益可以减少多少损失，还涉及决策执行情况以及地方经济发展水平等一系列因素的影响，有待进一步深入研究。④虽然上述方法仅能够得到气象服务效益水平的相对值，但应用本方法分析和研究气象服务成败原因，能够有助于工作人员从预报服务覆盖率、预报服务时效、可能预防能力以及预报准确率等多个方面着手，不断促进气象预报服务水平的提升与优化。