基于地面气象要素的杨凌温度预报模型论文_王百灵

基金项目：陕西省气象局预报员专项“基于历史天气资料分析的温度订正预报方法初探”(2013Y-15)

摘要：分析2008-2012杨凌观测资料，选取温度、湿度、风速、降水、蒸发、水气压等要素，经过相关性分析及逐步回归方法，研究24小时最高、最低温度预报与所选因子的线性关系，按照季节划分建立预报方程，用2013年资料开展检验工作。

关键词：温度预报；季节模型；检验

温度预报是天气预报一项重要内容，它关系群众生活、工农业生产，随机性强，但其变化有一定规律。利用相关性分析和逐步回归方法，研究其变化规律，建立预报模型，具有现实意义。

1 资料与方法

1.1 资料

资料来自杨凌气象观测站，包括逐日温度、气压、相对湿度、日照时数、降水、水气压、风速、蒸发。建模资料为2008至2012年；检验资料为2013年。

1.2 方法

依据天气学原理，选取影响温度的气象因子，按照季节划分，运用逐步回归方法，研究温度与降水、蒸发、日照时数、气压、风速等因子的相关性，建立预报模型，用所得模型对2013年温度进行检验。

2 温度预报方程建立

自变量P为气压，T为日平均温度，Tg为最高温度，Td为最低温度，Vap为水汽压，Rh为相对湿度，Rain为降水量，Eva为表蒸发量，Ws为风速，Sun为日照时数；下标24、48、72分别为预报时效后退24、48和72小时的要素值。因变量Tg、Td分别为预报当日的最高和最低温度。建立四个季节预报方程（夏、秋、冬季预报方程略）：

春季：

Td=-1.184+0.510T24+0.035Rh24-0.242P24+0.165P48+0.145T72+0.511Ws24+0.254Vap24 （3）

Tg=-14.103+0.587Tg24+0.287P48+0.213Td48+0.372T24 （4）

3 方程预报能力检验

误差2℃以内定义为预报准确。

3.1 春季检验

最低温度（图1）最大误差8.6℃，最小误差0.05℃，平均误差2.0℃，准确率56.0%；最高温度（图略）最大误差7.1℃，最小误差0.06℃，平均误差3.3℃，准确率仅24.2%。

3.2 夏季检验

最低温度（图2）最大误差5.1℃，最小误差0.05℃，平均误差1.4℃，准确率79.1%；最高温度（图略）最大误差7.3℃，最小误差0.04℃，平均误差2.4℃，准确率45.1%。

图1 春季最低温度预报和实况对比

图2 夏季最低温度预报和实况对比

3.3 秋季检验

最低温度（图3）最大误差5.2℃，最小误差0.03℃，平均误差1.4℃，准确率82.2%；最高温度（图略）最大误差9.1℃，最小误差0.01℃，平均误差2.5℃，准确率46.7%。

3.4 冬季检验

最低温度（图4）最大误差4.1℃，最小误差0.12℃，平均误差1.5℃，准确率46.3%；最高温度（图略）最大误差11.4℃，最小误差0.22℃，平均误差5.2℃，准确率仅17.0%。

图3 秋季最低温度预报和实况对比

图4 冬季最低温度预报和实况对比

4 结论

（1）最低、最高温度与降水、湿度、日照、气压等气象要素有着密切的相关性，用逐步回归方法寻找它们之间的线性关系是可行的。

（2）检验结果表明，模型对最低温度预报效果好于最高温度。

（3）方程对夏、秋季最低温度的预报准确率接近或高于80%，可作为业务参考；对最高温度预报在四个季节效果均不好，不宜作为业务参考。

参考文献

[1]罗凤娟,董晓萌,郭满才,袁志发.季节性模型在杨凌示范区气温预报中的应用[J].农业工程科学，2007,11:388-392.

[2]李春娥,王小克,王英.基于瑞万思温度预报制作咸阳市客观温度预报方法[J].陕西气象,2010,(6):27-30.

[3]金丽娜,翟园,曲静.西安市各区县气温预测统计方法对比分析[J].陕西气象,2016,(4):31-35.

作者简介：王百灵(1985—)，女，陕西洛南人，学士，工程师，从事天气预报工作。

论文作者:王百灵

论文发表刊物:《知识-力量》2019年12月59期

论文发表时间:2020/1/16

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