介绍了国际上一种新的降水检验方法——概率空间中的稳定公平误差（stable equitable error in probability space, SEEPS）的原理、计算方法和误差特征，并应用于我国定量降水预报检验进行评估试验。SEEPS方法在评分意义、降水分类、评分计算及评分应用等方面，比传统检验评分更加灵活，具有更清晰的实际意义。利用两个降水概率阈值，SEEPS方法将降水气候概率分布划分为“干”、“小雨”、“大雨”三类；该方法基于降水概率计算误差矩阵，根据站点分布密度计算区域平均评分权重系数。SEEPS在不同降水概率下具有不同的误差评分特征，使其能够自动适应不同的降水气候。SEEPS不仅可以定量化给出降水预报能力的高低，还可以通过分析不同观测和预报分类组合的误差评分，给出造成评分高低的成因。利用2007年3月—2013年12月24h累积降水逐日观测资料，对中央气象台预报员定量降水预报进行了SEEPS检验试验，并与传统的检验评分进行比较。结果表明：预报员定量降水预报的误差主要来源为两类——预报“小雨”对观测“大雨”的漏报和预报“小雨”对观测“干”类型的空报，合计占到了总误差的近七成；前者说明预报员降水预报量级较实际降水偏小，后者说明预报员对“小雨”的大范围、高频率空报也可以导致总体预报效果的明显下降。SEEPS方法对降水预报能力的评估结论与传统检验评分总体相当，但SEEPS检验指标更简单直接，便于管理层和决策层面使用，具有较好的推广应用价值。