11.2.2预测量的定义
11.2.3气候预测的含义
11.3预测质量的评估
11.3.1技巧
11.3.2其他特性
11.3.3统计显著性和不确定性评估
11.4单个预测量质量的衡量
11.5年代际和更长期预测的检验
11.6小结
第12章结束语——预报检验的新领域（方向）
12.1引言
12.2关键概念的回顾
12.3其他领域的预报评估
12.3.1统计学
12.3.2金融和经济
12.3.3医学和临床研究
12.4当前的研究和未来的方向
致谢
附录检验软件
A.1理想软件应具备的特点
A.1.1正确性
A.1.2文档
A.1.3开源、不开源、商业
A.1.4大用户群
A.2检验用户类型
A.2.1学生
A.2.2研究人员
A.2.3业务预报员
A.2.4研究机构
A.3检验软件和编程语言的类型
A.3.1电子表格
A.3.2统计编程语言
A.4机构支持的软件
A.4.1模式评估工具（MET）
A.4.2集合预报检验系统（EVS）
A.4.3EUMETCAL预报检验培训模块
A.5检验信息展示
A.5.1国家天气服务的性能管理
A.5.2预报评估工具
词汇表
参考文献
索引

预报检验-大气科学从业者指南-第二版 节选

本章使用一个简单的决策模式，测试传统技巧度量和预报对于用户的潜在权益之间的联系。结果发现，不同的用户从相同的预报系统可以获得不同的收益，这取决于他们对于天气时间的敏感性（用户的花费和损失）。
对于很多现实世界经济价值研究，天气的敏感性和决策制定过程比简单花费损失模型更复杂。尽管在决策情况，花费损失模型可能看起来不错，一个预报系统的真实经济价值的评估也必须仔细考虑这里没有讨论到的多方面的细节，如9.2.2节所述，一个概率预报系统必须为用户进行好的订正，以使其可以在正确阈值采取措施。必须记住已经提出了平均的预期结果：用户通过使用预报系统制定长期连续的决策，获得预期的整体利益。用户可以并愿意承受大量的（不可避免的）损失，以便获得长期的收益，这是不明确的。因此，当试图对实际经济效益下结论时需注意，使用预报系统的收益仅仅在少数情况下（即一年仅使用季节性预报一次）。见第11章，在季节性预报和经济价值恰当衡量中的同样情况下，对实际问题的讨论。尽管有这些限制，大量研究证明：花费一损失模型的使用，在对于天气预报数量方面，可以提供用户端的看法。例如冬天公路的维护（Thornes and Stephenson，2001； Berrocal et al，2010），飓风预报对汽油生产商的价值（Considine et al，2004），储蓄管理（McCollor and Stull，2008），航空交通管理（Leigh，1995； Keith，2003； Roquelaure and Bergot，2008）。

预报检验-大气科学从业者指南-第二版 作者简介

（英国）乔利夫（Ian T.Jolliffe） （英国）David B.Stephenson 译者：李应林

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