各位看官老爷，又到了每月一度的战报环节！经过了5月一整月的积累，我们一起来看一看本轮八种预报产品的战况如何。同样的，5月战报包括3种数值预报产品、5种气象大模型预报产品的检验，他们是：
数值模式：
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NOAA-GFS
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TW-GFS（台湾气象局数值模式）
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ECMWF-IFS
气象大模型：
以上八种产品中，AIFS和GraphCastGFS数据来自于官方数据源，伏羲、FourCastNet、GraphCast三种大模型，由我司独立运行，
大模型技术由云侧科技（北京）有限公司支持。
在此前的多次检验中，使用图神经网络技术路线的AIFS、GrapchCast、GraphCastGFS存在小量级降水预报效果较差的情况，请参考《
ECMWF的气象大模型，效果怎么样？
》中的分析部分。在逐步运行和摸索大模型的过程中，我们发现这一特征可以优化修正。本轮检验中，我们针对这三种气象大模型的预报结果在小量级降水方面做了优化，下文中的AIFS-optimized、GraphCast-optimized、GraphCastGFS-optimized三类数据，就是基于原预报结果优化后的检验结果，使用虚线绘制曲线。
检验要素：
降水、2米温度、10米风速
检验时段：
2024.5.1 - 2024.5.31 所有预报产品每日4次（UTC00、06、12、18）预报结果
检验步长&时效：
每种产品检验其6-120小时逐6小时预报效果
检验点位：
2000+中国国家地面气象站点位（具体台站数量和位置，请参考国家气象科学数据中心官网）
检验方法：
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降水检验：晴雨TS评分
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其他要素：平均绝对误差（MAE）
检验的产品越来越多，线条也交织的越来越复杂，目前笔者在图中用文字标注的产品名称，如果大家有更好的展示建议，请后台建议我们，不胜感激！
逐6小时降水检验
（各种预报产品不同时效降水预报TS评分，得分越高越好）
请大家关注最上方的两条虚线，GrapchCast和AIFS经过降水优化后预报效果在全时效领先其他预报产品，就连“常胜将军”IFS都和这两者有一定的差距。需要说明的是，GraphCast是由ERA5驱动的，再分析资料有一定的优势，虽然位列第一但有一点“取巧”的成分。
而AIFS则是实时数据，经过降水优化后预报效果优秀，实至名归。
第二梯队中，挤满了大多数产品，IFS在第二梯队中占优，伏羲和GFS紧随其后，并且两者在48小时预报时效前后交替领先。经过优化后的GraphCastGFS和伏羲的表现相近。TW-GFS、AIFS、GraphCastGFS的表现居中，没有太多的亮眼之处。
第三梯队中只有FourCastNet和GraphCast，且GraphCast的降水预报随时间步长增长衰减和快。值得关注的是，GrpahCast在优化前后反差非常大。
逐6小时温度检验
（各种预报产品不同时效温度预报MAE，MAE越低越好）
与4月一样AIFS在温度预报上仍然在全部预报时效内领先其他产品。三种气象大模型伏羲、GraphCastGFS、GraphCast的温度预报也较为优秀，三者预报效果接近且仅次于AIFS的预报效果。其余产品的分布较为分散，IFS紧随第一梯队步伐，略逊于排名靠前的四种气象大模型。GFS和TW-GFS依次位列IFS之后。而在4月检验中排进前四的FourCastNet在5月的温度预报中表现垫底。
值得关注的是：温度预报中排名靠前的4种预报产品均为气象大模型，NOAA和EC的大模型预报产品，在温度预报中均优于自家的数值预报产品。
逐6小时风速检验
（各种预报产品不同时效风速预报MAE，MAE越低越好）
伏羲在5月的风速预报表现，依旧维持着4月的领先地位，仅在短暂时间内与其他预报产品交叉。IFS和GraphCast紧随其后，同样表现不俗。AIFS的竞争对手是GraphCastGFS，且在绝大部分时效内压了后者一头。GFS和TW-GFS的风速预报技巧，随着预报时效的增长减弱较快，24小时以内还趋近于排名靠前的集中预报产品，之后就快速衰减脱离开大部队。FourCastNet在5月的风速预报中，有着跟温度预报类似的表现，全部预报时效均逊色其他产品。
图神经网络气象大模型的降水预测经过优化后，预报效果显著提升。
GraphCast
优化后降水预报技巧几乎翻倍。
EC
的
AIFS优化后
预
报效果非常优秀，大幅超越
自家
IFS。
在
温度和风速预报中，气象大模型的优势明显，
均取得了较好的成绩。我们可以看到，5月中无论是降水预报，还是温度风速预报，气象大模型都有着非常不俗的表现，值得持续关注！
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