【摘 要】
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本文利用黑龙江省考核站降水观测数据，对2020-2022年汛期6-8月全球尺度模式预报、中尺度模式预报、客观订正预报等在黑龙江省预报性能、误差进行了对比分析。对比检验分析发现，定量降水预报误差与观测降水量密切相关，汛期降水量较大，预报定量误差较大。黑龙江省气象台客观预报和融合预报误差相对较小，中尺度模式的定量误差相对较大。五种降水预报存在预报范围偏大的问题，EC预报范围偏大现象最为显著。针对一般性
【基金项目】
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国家重点研发计划“重大自然灾害监测预警与防范”重点专项“我国北方局地突发性强降水机理及预报方法研究”专题五（2018YFC1507305）； 黑龙江省气象局竞争性科技攻关项目（HQGG202006）;黑龙江省气象局“智能网格预报及数值模式释用”创新团队共同资助；
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本文利用黑龙江省考核站降水观测数据，对2020-2022年汛期6-8月全球尺度模式预报、中尺度模式预报、客观订正预报等在黑龙江省预报性能、误差进行了对比分析。对比检验分析发现，定量降水预报误差与观测降水量密切相关，汛期降水量较大，预报定量误差较大。黑龙江省气象台客观预报和融合预报误差相对较小，中尺度模式的定量误差相对较大。五种降水预报存在预报范围偏大的问题，EC预报范围偏大现象最为显著。针对一般性降水，两种订正预报随机误差表现最好，其次为EC预报，两种中尺度模式降水预报的随机误差表现相对较差。订正预报pm＿fm在大雨及以下量级随机误差表现最好，暴雨量级CMA-SH9最好。订正预报不但可以有效消除模式系统性误差，也可以改善原始模式随机误差。降水分级检验结果表明，CMA-MESO在大暴雨量级有一定的预报能力，fuse在大雨量级上表现较好，pm＿fm在小雨、暴雨量级上预报能力明显优于其它模式。
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