IMPROVER(Integrated Model post-PROcessing and VERification)是英国气象局开发维护的面向集合天气预报模式的概率后处理的系统，该系统旨在提取集合预报提供的丰富信息，并以适合制作自动天气预报的格式呈现，供预报员和公众使用。
利用IMPROVER集合世界上多个气象中心的天气预报，能够生成一个综合的信息融合，更好地捕捉潜在天气过程信息。此工具还可以将过去的预测包含到最终信息融合中，对它们进行适当的加权，以捕捉较长提前期内预测技能的下降。最终的结果是将数十或数百种天气状况融合为概率输出。
在构建IMPROVER时将充分考虑以下关键准则：
- 针对每个变量(例如，温度、雨率)的单独处理流，并在最后提取特定位置的信息
- 构建一种允许模型/集合之间的时间滞后和混合，并提供无缝的概率预测，从而能利用所使用的每个模型的好处的全概率系统
- 能够提供输出，以实现对任何所需地点的“普通”天气的自动预报，以及关于高影响天气可能性的更细粒度的信息，用于构建警告和风险估计
- 遵循现代专业软件开发实践的模块化软件框架
图
风速概率预报产品
IMPROVER的设计是模块化的后处理系统。最终的产品是通过一系列处理步骤生成的，每个步骤实现了不同的功能。其设计结构流如下所示：
IMPROVER处理流程示例
安装
IMPROVER在GitHub开源，可以通过如下方式下载安装：
代码语言：javascript复制git clone https://github.com/metoppv/improver.git
简要示例
官方文档给出了一个非常简单的示例（文档还不是很丰富）
代码语言：javascript复制bin/improver threshold input_file.nc output_file.nc 5 10 15 20 --threshold_units m/s
- input_file.nc 是包含了预报诊断数据的 nc 文件，比如给定时间x-y网格的风速
- 对于给定的每一个阈值(5, 10, 15, 20 m/s)，将创建新的 x-y 网格数据。如果输入风速低于阈值将设置为0，否则设置为1。
- output_file.nc 创建包含了对应阈值的额外信息的新的 nc 文件。
目前官方文档比较简陋，感兴趣的可以去探索一下。
