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利用欧洲中心(ECMWF)ERA-Interim再分析资料,通过分析2008—2017年山东冬半年不同降水相态(雨、雪和雨夹雪)下温度和位势厚度特征,统计得到8个降水相态判别因子(T 2 m、T 1000、T 975、T 950、T 925、T 850、H 850-700、H 1000-850),并给出每个判别因子降水相态阈值指标。然后利用8个判别因子和阈值建立降水相态判别方程和训练DNN模型,通过随机检验发现DNN法对雨、雪和雨夹雪的预报准确率分别提高1.9%、0.2%和21.6%;利用ECMWF细网格