摘要：針對當前暴雨預報檢驗采用二分類事件檢驗方法存在的雙重懲罰導致評分過低,沒有考慮到中國暴雨可預報性時、空分布不均,不便于對比分析不同區域暴雨預報能力差異等問題,為了發展基于可預報性的新型暴雨預報評分方法,在綜合分析影響預報員暴雨預報信心的主要因素(暴雨氣候統計特征、天氣影響系統運動尺度特征及數值模式預報能力等)基礎上,利用2008—2016年4—10月中國國家氣象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格點分析資料、站點降水觀測資料和中國國家級業務區域模式降水預報資料以及擴展空間暴雨樣本統計方法,構建了一種新型的中國暴雨可預報性綜合指數(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下簡稱SPI)數學模型,以定量描述中國各區域的暴雨可預報性特征。SPI數學模型由暴雨氣候頻率、暴雨面積比率和模式暴雨預報成功指數(Threat Score,TS)3個分量組成,計算了2008—2016年4—10月SPI的3個分量及其時、空變化特征。分析結果顯示:暴雨面積比率對SPI的時間和空間變化影響最大,兩者偏相關系數大于0.9;其次是暴雨氣候頻率的影響,兩者偏相關系數值為0.8左右;第三是模式暴雨預報TS評分的影響,兩者的偏相關系數為0.7左右。分析還發現,SPI大值區隨季節而變化,空間分布不均勻:4—5月,可預報性大值區主要分布在華南地區;6—7月,主要分布在江淮流域;7月中旬至8月,大值中心從江淮北部移到華北和東北地區;9月,副熱帶高壓南撤,大值中心也相應南撤。