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[[File:定量降水預報.png|230px|thumb|有框|右|定量降水預報。[https://www.cwb.gov.tw/V8/C/P/QPF.html 原圖鏈接]]]
'''定量降水預報'''（Quantitative precipitation forecast，簡稱QPF），是沉澱積累在特定區域中的指定的時間段降雨的預期量。當在預測的有效期內預計降雨量達到最小閾值時，將創建定量降水預測QPF。降水預報的有效期通常是天氣小時，例如0000、0600、1200和1800 GMT。
==概述==
'''定量降水預報'''受限於氣象科技，電腦模式是無法直接模擬「積雲對流」的過程。即使先進如美國天氣預測中心(WPC)及模式模擬的預報校驗，皆顯示其預報技術(threat score)仍然不足。儘管提高預測模型的準確性意味著在將來的某個時刻可能不再需要人工參與預測過程，但是目前仍然需要人工干預。定量降水預報產品技術仍在發展階段，使用此預報產品時，須瞭解其極限，對於颱風及梅雨帶來的大量降水有較高的準確度，至於小範圍的對流降雨則準確度較低，請謹慎使用。<ref>[https://www.cwb.gov.tw/V8/C/P/QPF.html 定量降水預報]交通部中央氣象局</ref>
===依不同天氣系統預報===
在台灣，若是模擬「颱風環流」受地形抬升所產生的降雨，有較高的準確度(T.S可達0.5)；但對於「梅雨鋒及西南氣流」環境下，所發展的中小尺度對流系統，其伴隨的降雨，則同樣是無法準確模擬的。大家在使用模式模擬或依據模式模擬所繪製的「定量降水預報」時，須瞭解針對不同的「天氣系統」的參考價值有「天壤之別」。
==科學應用==
===預測大氣層中的濕度===
美國在1990年代中後期開始，在水文預報模型中使用了定量降水預測QPF，以模擬對整體河流的影響。預測模型對行星邊界層內或最低的大氣層中的濕度水平表現出顯著的敏感性，濕度隨著高度的升高而降低。定量降水預報可以基於定量預測量或定性預測特定量的概率來生成。雷達影像預測技術在雷達影像的6-7個小時內顯示出比模型預測更高的技能，可以通過使用雨量計測量值，天氣雷達估計值或兩者結合來驗證預測確定各種技能得分，以測量降雨預報的價值。
==短期預測==
===減少預測誤差===
現有算法可以在短短幾個小時內根據短期雷達趨勢預測降雨。在雷達圖像的6-7個小時內，雷達圖像預測技術顯示出比模型預測更高的技能。過去，天氣預報員負責根據可用的觀測結果生成整個天氣預報。如今，氣象學家的輸入通常僅限於根據各種參數（例如模型偏差和性能）選擇模型。使用預測模型的共識以及各種模型的集合成員，可以幫助減少預測誤差。但是，無論任何單個系統的平均誤差變得多麼小，在任何給定的模型運行中，任何特定指導範圍內的大誤差仍然是可能的。
要求專業人員將模型數據解釋為外行人可以理解的天氣預報。專業人士可以使用局部效果的知識，這些知識的大小可能太小而無法由模型解決，從而可以將信息添加到預測中。例如，在QPF過程中通過使用地形或氣候降水模式（來自具有精細細節的觀測）來考慮地形。使用模型指導並將各種預報領域與氣候進行比較，極端事件（例如與以後洪水事件相關的降雨過多）可帶來更好的預報。
==臨近廣播==
===六小時內降水預報===
未來六個小時內的降水預報通常稱為臨近預報。在此時間範圍內，有可能以合理的精度預測較小的特徵，例如單個陣雨和雷暴，以及其他太小而無法由計算機模型解決的特徵。有了最新的雷達，衛星和觀測數據的人將能夠對當前的小尺度特徵進行更好的分析，因此將能夠在接下來的幾個小時內做出更準確的預測。但是，現在有專家系統使用這些數據和中尺度數值模型進行更好的推斷，包括這些特徵隨時間的演變。
==集合預報==
隨著這些誤差的增加，可以提供給預測的詳細信息會隨著時間而減少。當誤差過大以至於預報與大氣的實際狀態沒有關聯時，就會出現問題。查看單個預測模型並不能表示該預測正確的可能性。集合預報需要產生許多預報，以反映大氣初始狀態的不確定性（由於觀測誤差和採樣不足）。然後可以通過產生的不同預測範圍來評估預測中的不確定性。集合預報正越來越多地用於運營天氣預報（例如，歐洲中距離天氣預報中心（ECMWF），國家環境預測中心（NCEP）和加拿大預報中心）。[6]集合平均降水預報具有與其他領域使用相同的問題，因為它們可以求出更多的極端值，因此對極端事件的實用性有限。在美國使用的SREF總體平均值的情況下，這種降低的有用性始於低至0.50英寸（13毫米）的值。[14]
==概率法==
除了顯示定量數量的圖形降雨預報外，還可以進行降雨預報，以描述滿足某些降雨量的概率。這允許預測者將不確定程度分配給預測。相對於氣候學，該技術被認為是有益的。這種方法已在國家氣象局的預測中使用了多年，因為一段時間內下雨的機會等於在任何特定地點掉落0.01英寸（0.25毫米）的機會。在這種情況下，被稱為降水概率。這些概率可以使用計算機後處理從確定性預測中得出。
==實體預報==
降雨預報的實體
===澳大利亞===
該國氣象局使用的組合在2006年就開始降雨預報的方法，或合奏，不同的預測模型。它被稱為窮人的合奏（PME）。它的預測隨著時間的推移比構成集合的任何單個模型都更準確。PME的生產速度很快，可通過其網站上的“水和土地”頁面獲得。
===香港===
香港天文台會為系統發出短期暴雨警告，預期在未來數小時內每小時會累積一定量的降雨。他們使用三個級別的警告。琥珀色警告表示預期每小時降雨強度為30毫米（1.2英寸）。紅色警告表示預期每小時降雨量為50毫米（2.0英寸）。黑色警告表示可能出現70毫米（2.8英寸）的降雨率。
===美國===
在美國，國家氣象局的水文氣象預報中心，河流預報中心，和地方預報辦公室會在未來最多五天內創建降水預報，預報的數量等於或大於大於0.01英寸（0.25毫米）。從1990年代中後期開始，在水文預報模型中使用了QPF，以模擬降雨對河段的影響。
==影片==
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|description=氣象局首推豪雨記者會3hr定量降水預報 }}
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==參考資料==
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'''定量降水預報'''（Quantitative precipitation forecast，簡稱QPF），是沉澱積累在特定區域中的指定的時間段降雨的預期量。當在預測的有效期內預計降雨量達到最小閾值時，將創建定量降水預測QPF。降水預報的有效期通常是天氣小時，例如0000、0600、1200和1800 GMT。
==概述==
'''定量降水預報'''受限於氣象科技，電腦模式是無法直接模擬「積雲對流」的過程。即使先進如美國天氣預測中心(WPC)及模式模擬的預報校驗，皆顯示其預報技術(threat score)仍然不足。儘管提高預測模型的準確性意味著在將來的某個時刻可能不再需要人工參與預測過程，但是目前仍然需要人工干預。定量降水預報產品技術仍在發展階段，使用此預報產品時，須瞭解其極限，對於颱風及梅雨帶來的大量降水有較高的準確度，至於小範圍的對流降雨則準確度較低，請謹慎使用。<ref>[https://www.cwb.gov.tw/V8/C/P/QPF.html 定量降水預報]交通部中央氣象局</ref>
===依不同天氣系統預報===
在台灣，若是模擬「颱風環流」受地形抬升所產生的降雨，有較高的準確度(T.S可達0.5)；但對於「梅雨鋒及西南氣流」環境下，所發展的中小尺度對流系統，其伴隨的降雨，則同樣是無法準確模擬的。大家在使用模式模擬或依據模式模擬所繪製的「定量降水預報」時，須瞭解針對不同的「天氣系統」的參考價值有「天壤之別」。
==科學應用==
===預測大氣層中的濕度===
美國在1990年代中後期開始，在水文預報模型中使用了定量降水預測QPF，以模擬對整體河流的影響。預測模型對行星邊界層內或最低的大氣層中的濕度水平表現出顯著的敏感性，濕度隨著高度的升高而降低。定量降水預報可以基於定量預測量或定性預測特定量的概率來生成。雷達影像預測技術在雷達影像的6-7個小時內顯示出比模型預測更高的技能，可以通過使用雨量計測量值，天氣雷達估計值或兩者結合來驗證預測確定各種技能得分，以測量降雨預報的價值。
==短期預測==
===減少預測誤差===
現有算法可以在短短幾個小時內根據短期雷達趨勢預測降雨。在雷達圖像的6-7個小時內，雷達圖像預測技術顯示出比模型預測更高的技能。過去，天氣預報員負責根據可用的觀測結果生成整個天氣預報。如今，氣象學家的輸入通常僅限於根據各種參數（例如模型偏差和性能）選擇模型。使用預測模型的共識以及各種模型的集合成員，可以幫助減少預測誤差。但是，無論任何單個系統的平均誤差變得多麼小，在任何給定的模型運行中，任何特定指導範圍內的大誤差仍然是可能的。
要求專業人員將模型數據解釋為外行人可以理解的天氣預報。專業人士可以使用局部效果的知識，這些知識的大小可能太小而無法由模型解決，從而可以將信息添加到預測中。例如，在QPF過程中通過使用地形或氣候降水模式（來自具有精細細節的觀測）來考慮地形。使用模型指導並將各種預報領域與氣候進行比較，極端事件（例如與以後洪水事件相關的降雨過多）可帶來更好的預報。
==臨近廣播==
===六小時內降水預報===
未來六個小時內的降水預報通常稱為臨近預報。在此時間範圍內，有可能以合理的精度預測較小的特徵，例如單個陣雨和雷暴，以及其他太小而無法由計算機模型解決的特徵。有了最新的雷達，衛星和觀測數據的人將能夠對當前的小尺度特徵進行更好的分析，因此將能夠在接下來的幾個小時內做出更準確的預測。但是，現在有專家系統使用這些數據和中尺度數值模型進行更好的推斷，包括這些特徵隨時間的演變。
==集合預報==
隨著這些誤差的增加，可以提供給預測的詳細信息會隨著時間而減少。當誤差過大以至於預報與大氣的實際狀態沒有關聯時，就會出現問題。查看單個預測模型並不能表示該預測正確的可能性。集合預報需要產生許多預報，以反映大氣初始狀態的不確定性（由於觀測誤差和採樣不足）。然後可以通過產生的不同預測範圍來評估預測中的不確定性。集合預報正越來越多地用於運營天氣預報（例如，歐洲中距離天氣預報中心（ECMWF），國家環境預測中心（NCEP）和加拿大預報中心）。[6]集合平均降水預報具有與其他領域使用相同的問題，因為它們可以求出更多的極端值，因此對極端事件的實用性有限。在美國使用的SREF總體平均值的情況下，這種降低的有用性始於低至0.50英寸（13毫米）的值。[14]
==概率法==
除了顯示定量數量的圖形降雨預報外，還可以進行降雨預報，以描述滿足某些降雨量的概率。這允許預測者將不確定程度分配給預測。相對於氣候學，該技術被認為是有益的。這種方法已在國家氣象局的預測中使用了多年，因為一段時間內下雨的機會等於在任何特定地點掉落0.01英寸（0.25毫米）的機會。在這種情況下，被稱為降水概率。這些概率可以使用計算機後處理從確定性預測中得出。
==實體預報==
降雨預報的實體
===澳大利亞===
該國氣象局使用的組合在2006年就開始降雨預報的方法，或合奏，不同的預測模型。它被稱為窮人的合奏（PME）。它的預測隨著時間的推移比構成集合的任何單個模型都更準確。PME的生產速度很快，可通過其網站上的“水和土地”頁面獲得。
===香港===
香港天文台會為系統發出短期暴雨警告，預期在未來數小時內每小時會累積一定量的降雨。他們使用三個級別的警告。琥珀色警告表示預期每小時降雨強度為30毫米（1.2英寸）。紅色警告表示預期每小時降雨量為50毫米（2.0英寸）。黑色警告表示可能出現70毫米（2.8英寸）的降雨率。
===美國===
在美國，國家氣象局的水文氣象預報中心，河流預報中心，和地方預報辦公室會在未來最多五天內創建降水預報，預報的數量等於或大於大於0.01英寸（0.25毫米）。從1990年代中後期開始，在水文預報模型中使用了QPF，以模擬降雨對河段的影響。
==影片==
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==參考資料==
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