预报准确率是什么意思 预报准确率怎么计算

导语：预报准确率是什么意思？预报准确率，简言之，即预测结果与实际情况之间的吻合程度，因为它是衡量预测模型准确性的重要标志，也是评估预测能力的关键指标，就以气象预报为例，如果气象预报员预测明天下雨，而实际确实发生了降水，那么这次预报就可以认为是准确的，下面就去看看预报准确率怎么计算吧！

预报准确率是什么意思

现在有些人依然认为阿拉果的观点是正确的!然而在阿拉果提出这个观点后的近两个世纪，科技确实有了很大的进步。美国国家气象局可以提供准确的天气预报和极端天气预警。他们的天气预报被用于政府制定保护生命财产的政策，被用于电力和农业、建筑工业、旅行和航空等，几乎人人都离不开天气预报。用预报技巧的概念来看，美国国家气象局的天气预报准确性怎样呢?例如，发生降水事件的预报有超过80%的准确性，这是否就意味着他们的工作做得很好呢?并不尽然。

在衡量预报优劣时，我们不仅仅需要考虑预报准确性。例如，洛杉矶平均每年仅有11天降水记录。因此，洛杉矶的降水概率是11/365.大约是3%。基于这一点，如果预报员一年中每一天都预报无雨，准确率就可以高达97%。尽管预报准确率很高，但是这并不是精确的天气预报。衡量预报的优劣必须考虑气候资料。因此，预报员衡量天气预报准确性时，其预报结果必须超过平均气候概率。例如，在洛杉矶，预报员必须在那些降水日子里至少能预报出几天降水，才能证明其预报是准确的。唯一用百分率来表示的天气预报量是降水。

人们用统计资料来研究在相似的天气类型下降水的发生概率。尽管降水预报准确率可以高达80%以上，但降水的量级、发生时间和持续时间的预报并不准确。美国国家气象局提供的天气预报质量如何?总体来说，超短期预报(0～12小时)有相当不错的准确性，特别是如中纬度气旋等较大天气系统的形成和移动等的预报更好些。在过去的20年里，短期降水预报(12～72小时)的准确性有了明显提升。然而，降水的具体分布取决于中尺度天气结构，如单个雷暴等，而这些是现有的数值模式预报不了的。

因此，天气预报可能预报出某个地区有5厘米的降雨量，但也许一个城镇仅有微量降雨，而紧邻的社区却可能有10厘米降雨量。相对而言，最高最低温度和风的预报相当准确。中期预报(3～7天)在过去的几十年有很明显的提高。大尺度气旋风暴可以在几天前就被预报出来。但到目前为止，对于7天以上的逐日预报性而言，用现在的方法制作的预报并不比由气候资料得出的预估更准确。有很多因素限制了现代天气预报技术。本书前面曾经讲到，观测网只能覆盖全球的有限区域，不仅仅是地球广阔的海陆表面的监测不充分，全球对流层中高层的观测数据也不充足。

而且，物理规律很难应用于大气这样的混沌系统，所以现在的大气模式还很不完善。然而，数值天气预报极大地提升了预报员预报高层大气环流变化的能力。当高空环流和地面天气形势的联系更密切时，天气预报员可以更准确地预报天气。总的来说，在过去的几十年内，短期天气预报和中期天气预报的准确性有了稳步提高，特别是中纬度气旋的产生和移动的预报。这一成功很大程度上取决于技术的发展、计算机模式的改进和对大气运动认识的不断加深。但是，准确预报七天以上逐日天气的能力仍然相对较低。

预报准确率怎么计算

对于某种类测报准确率的计算，其公式为：(1-│预测发生面积-实际发生面积│/实际发生面积)×100%。

在二分类问题中，准确率(也称为正确率)的计算方式为：所有预测正确的样本除以总的样本，即(TP+TN)/总样本数。这里的TP代表真正例(True Positive)，即实际为正且被预测为正的样本;TN代表真负例(True Negative)，即实际为负且被预测为负的样本。