武冈市7～9月日最高气温精细化预报方法研究

[目的]对武冈市7～9月日最高气温精细化预报方法进行研究。[方法]利用2009～2010年T213和欧洲中心ECMWF模式产品及相应时段内测站的日最高气温,用多因子相似预报方法动态优选预报样本,采用多元回归多模式集成MOS方法,经动态地订正模式误差和回归误差后,得出动态预报方程,制作24～120 h武冈市7～9月日最高气温预报。[结果]经样本优选、误差订正得到的武冈市7～9月日最高气温方程,经多次随机抽样,并做F检验,可通过显著水平为0.1的检验。[结论]这种方法具有预报模式中外结合、充分利用多个模式的有用信息、吸取各自的优点,考虑本地局部环境因素,减少模式误差和回归误差,利于提高预报精度的优点。     

GFS和T639模式气温产品的检验分析

[目的]检验分析GFS和T639模式的气温预报能力。[方法]采用2012年徐州站最高气温和最低气温资料,对GFS模式和T639模式0~168 h最高气温和最低气温预报产品进行检验。[结果]无论是最高气温还是最低气温,GFS和T639 2个模式气温预报产品的预报准确率均随着时效的延长呈现波动下降,夏季最低气温的预报准确率整体上均高于其他季节;各个模式不同季节不同时效的气温预报的偏低率和偏高率明显不同;随着预报时效的增加,2个模式预报气温产品平均绝对误差逐渐增大,但总体上,夏季的误差小于其他季节。总体上来看,GFS模式预报效果优于T639模式。[结论]该研究为预报员合理使用数值预报产品、提高气温的预报准确率提供指导。     

利用6次多项式拟合技术和EC细网格产品对铜仁气温预报订正分析

本文利用欧洲中心模式(ECMWF)每天20:00起报的未来5d(120h)地面2m气温格点产品,用距离反比加权法插值到铜仁市的10个国家气象观测站点上,编程计算出每天预报产品预报未来5d每天的日最高、最低气温;利用A文件读取铜仁市10个国家气象观测站的日最高、最低气温实况值。统计气温预报值与对应的实况值,采用6次多项式拟合技术,通过分析预报值与实况值的关系,并得到相应的关系式,利用关系式,就可得到订正值。利用该订正方法,使得订正后的预报准确率较ECMWF模式预报准确率有很大的提高,24h订正后的全市综合平均预报准确率为80.7%,较ECMWF模式准确率提高24%。此订正方法简单实用,对气温预报准确率提升明显,对气温预报具有一定的指导意义。     

2015-2017年宁夏各天气预报参考产品质量检验分析

本文分析检验了2015年1月至2017年12月3年间中央气象台指导产品及其他数十种数值模式释用产品24～72 h的预报准确率。结果表明:数值模式释用产品中T639MOS月和T639MOS季预报最低温度准确率最高、ECMOS月和ECMOS季预报最高温度准确率最高,中央指导预报晴雨(雪)表现最好,中央指导、WRF9KM和T639插值预报一般性降水表现都较好。     

基于数值预报产品的温度客观预报集成模式的建立

利用泰安市2009年4月1日至2010年3月31日逐日最高气温和最低气温实况资料和T639、mm5、天气在线数值预报产品中最高气温和最低气温对应日的预报值、EC(欧洲中心)的数值预报产品中最高气温和最低气温对应日的预报值的订正值及1961—2010年逐日平均最高气温和最低气温平均值,以5家预报产品作为因子,采用多元回归方法,建立温度客观预报集成模式,为提高温度预报准确率提供依据。     

数值产品在锡林郭勒盟乡镇温度预报中的检验

对数值预报模式产品进行对比分析,应用t639-thin和ecmwf-thin数值模式产品,对锡林郭勒盟乡镇24 h温度预报进行研究,结果表明:2013年6、7月数值预报结果中T639细网格最低气温预报准确率为67.0%,最高气温预报准确率为58.8%,EC细网格最低气温预报准确率为73.5%,最高气温预报准确率为67.2%,2种数值产品都具有参考价值。     

保定地区道路结冰气象条件分析及预报预警研究

利用保定地区2000—2020年冬季16个高速公路沿线附近气象站的地面温度、气温、相对湿度、风速、降水、积雪等地面气象观测资料,分析保定地区道路结冰的时空变化特征,构建保定道路结冰预报模型。结果表明：保定地区道路结冰日数呈“西北多,东南少”分布,主要发生在1月;相关性分析表明,地面温度均与气温、相对湿度、降水量、10 min平均风速有显著相关关系;利用逐步回归方法建立冬季地面温度预报模型,通过对比分析与计算,该模型的地面温度拟合值与实况值变化趋势大体一致,平均绝对值误差与均方根误差较小,可以作为地面温度预报模型应用;从河北省智能网格预报产品中提取气温、降水、风速、湿度等基本要素,对道路结冰预报模型进行检验,整体看预报效果较为理想。     

2009年春末初夏持续高温天气分析及预报模型

分析了平凉市2009年春末初夏持续高温天气特征,日最高气温≥32℃日数部分县区为近40年最多,平均气温、平均最高气温、地面最高温度、地面平均温度大部分县区破历史极值。对造成持续高温天气的500hPa环流特征进行分析,归纳出3种类型的高温环流形势,2009年6月份的高温天气主要是由大陆暖高压造成的。同时,利用欧洲数值预报产品用MOS建立了6～8月高温预报方法,通过6月检验,高温24、48、72、96、120h预报准确率分别达76.6%、69.5%、61.4%、58.1%、51.9%。     

本溪市数值温度预报产品检验分析

利用2013年11月至2015年10月本溪地面观测站温度资料,中央台(SCMOC)、T639 2 m气温、欧洲中心细网格2 m气温和天气在线气温指导产品及本溪市气象台的预报产品(SPCC)。通过统计分析,结果表明:无论最低气温还是最高气温,气象台预报准确率最高,高于各家数值预报10%以上;各家数值预报产品,最低气温预报准确率均高于最高气温,平均绝对误差均在2℃以内。最高气温各家差距明显,中央台和天气在线平均绝对误差在2℃以内,对最高气温有很好的参考价值,T639和欧洲中心的平均绝对误差值较大,使用时需进一步分析。     

基于ECMWF模式的武汉市冬季高空气温订正预报研究

基于2016—2018年冬季武汉站1 000、925、850、700、500 hPa的探空气温和ECMWF的72 h气温预报数据,分析了武汉站的高空气温预报误差,使用多元线性回归方法建立了预报误差订正方程。研究发现,ECMWF模式对于各层气温的预报平均偏高0.54℃,1 000～850 hPa平均预报误差随着高度增大,850 hPa上误差最大,高达0.77℃,预报偏高1.0℃以上的频次超过总数的1/3,850 hPa以上气温预报误差随着高度降低,500 hPa的预报误差最小。模式预报时效越长,高空气温预报误差越大,72 h时效平均预报误差高达0.80℃。基于ECMWF模式预报误差与850 hPa气温的相关关系,选取了两个订正预报因子,分别为22°N、112°E与33°N、112°E的温差及28°N、116°E与34°N、116°E的纬向风之差,并分层建立了气温预报误差订正方程。最后,对预报方程进行了检验,发现订正后各层气温误差均显著降低,误差平均降低了86.4%。     

EC细网格模式2m气温预报产品在崂山地区的验证

选取2015—2019年青岛市崂山区10个气象自动站的日气温数据和EC细网格模式2 m气温预报产品,验证EC细网格模式2 m气温预报产品最低温度和最高温度在青岛崂山地区的准确率,同时分析崂山地区温度的时间、空间分布特征,对预报产品进行订正,在实际业务中进行推广,提高预报的准确率,做好公众气象服务。结果表明,气温存在年变化差异和季节内差异,同一种温度下,春季和夏季的区域分布比较类似,秋季和冬季的区域分布比较类似;崂山区内EC细网格24 h最低温度预报值偏高,最高温度预报值偏低,最低温度的预报总体准确率比最高温度的预报总体准确率要高,西部地区的预报准确率要高于东部地区的准确率;通过订正后,发现最低温度4个季节的预报准确率都在50%以上,最高温度订正后的准确率,除夏季59%以外,其他各季节均在75%以上。     

2022年延边一次雨雪天气的预报偏差成因分析

2022年10月9日-10日延边州出现了明显降水，山区出现了雨夹雪。分析本次过程的大尺度环流形势及模式预报偏差成因，发现：气旋入海后爆发性发展配合偏东回流的长时间影响是本次降水量级较大的关键；模式大尺度环流形势预报基本准确；降水量级预报中，EC、CMA-GFS与实况最接近，EC模式稳定性更高，两家模式均在最近时次的预报更准确。降水相态的预报离不开气温的预报，EC气温预报与实况偏差较小，CMA-GFS预报的850hPa气温和2m气温均较实况偏高，在今后的气温预报中要更多参考EC的预报。通过检验雷达ROSE2.0降水产品，发现降水最强时刻，距离雷达较近处，降水会被过高估计；在距雷达80km以外地方的降水被过低估计，其他区域估计的强降水对实际强降水落区有较好的指示作用。     

基于数值预报产品的本溪地区温度客观预报方法

利用2013—2015年本溪区域自动站温度资料与中央台指导预报、T639 2 m气温、欧洲中心2 m气温、天气在线气温预报和本溪市气象台24 h气温预报等数值预报产品进行比较。结果表明,各数值预报产品的最低气温预报好于最高气温预报,天气在线和中央台预报效果更好;建立温度订正指标为T639和欧洲中心最低气温预报加1℃,中央台、T639、欧洲中心最高气温预报分别加1、3、2℃;对数值预报产品进行回归分析,得到最低、最高气温客观预报方程,拟合效果较好,可作为日常温度预报参考依据。     

西南冷凉高地苹果始花期预报方法研究

为有效防御花期低温冷害,提高苹果产量,更好地服务地方高原特色农业和经济社会发展,选择西南冷凉高地苹果种植区的云南昭通地区作为研究对象,开展苹果始花期预报方法研究。选用2010-2020年苹果始花期资料和同时期气象资料,对花期前的气温、积温、日照等气象因子进行相关性分析,利用逐步回归分析方法,建立单一气温、积温和多因子苹果始花期预报模型共6个,并对始花期开展预测和检验。结果表明:月平均气温和旬平均气温因子与始花期有很好的相关性,通过95%的显著性检验,且平均气温越靠近真实花期,其相关性越显著。通过计算并找出最小积温变异系数,可以确定下限温度(或称生物学零度)和积温时段。运用回代和预测两种方法进行检验表明,建立气温和积温的多因子预报模型,预报误差均小于3 d,而建立气温或者积温的单一因子预报模型,预报误差均大于3 d,多因子模型预报的苹果始花期更靠近真实花期。多因子预报模型提前预测时间可达1周左右,在预防苹果花期低温冷害和提高苹果质量方面起到积极作用。     

白城市乡镇天气预报方法研究

采用Visual Basic 6.0程序设计工具编写“白城市乡镇预报系统”,采用逐步回归方法建立3个降水分区的降水MOS方程和各乡镇1—12月温度方程。对T213数值产品进行释用,得到各乡镇的天气预报,同时利用加密自动站数据对乡镇预报进行检验。该系统可视性强、操作简捷,为预报员提供一定的预报参考依据。     

青藏铁路沿线青海境内旬降水气温预报方法研究

本文利用欧洲数值预报产品和青藏铁路沿线青海境内14个气象站1981年～2010年的旬降水、最高气温和最低气温实况,分析了铁路沿线逐旬强降水、高温及低温灾害性天气的特征,采用PP方法设计思路,以逐步回归为因子分析方法,研制了青藏铁路沿线青海境内逐旬降水、气温滚动预报方程,在2011年7月～年12月进行了业务试运行,并于2012年3月对该方法进行了进一步的完善,结果表明,这种方法对开展铁路沿线旬专题预报服务及灾害防御有一定的实用价值。     

2个数值模式在昆明地区气温预报中的准确率比较

从不同气候带地区和不同季节2个方面,对2012年3月—2013年2月24 h预报时效的ECMWF和T639模式2 m气温预报产品进行了日最高、最低气温的预报准确率、平均绝对误差研究。结果表明,2个数值模式2 m日最高、最低气温2℃误差的预报准确率明显比1℃误差的预报准确率高。2 m日最高气温预报准确率,不同气候带地区均是ECMWF模式高于T639模式;ECMWF模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、冬季、夏季、春季,T639模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、夏季、冬季、春季。2 m日最低气温预报准确率,北亚热带和中亚热带地区均是T639模式高于ECMWF模式,南亚热带地区ECMWF模式高于T639模式;2个数值模式不同季节预报准确率趋势相同,从高到低依次为夏季、秋季、春季、冬季。     

辽阳智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳逐1 h气温、日最高(低)气温进行检验,并采用最优滑动滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体为西部较高、东部较低;逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高,日最低气温预报较实况偏低;逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7、8月份预报准确率与其他月份相比较好,日最高气温预报准确率在冬季各月准确率较高;最高气温准确率最高、稳定性最好,采用最优滑动周期法订正后,准确率基本在80~90%;最低气温中西部地区订正后准确率也在70%以上。     

挑选预报因子建立岫岩局地秋季降水MOS方法探究

应用计算机技术发展地方MOS预报,运用逐步回归和多元回归计算方法．对岫岩局地秋季降水MOS方法的建立,做了初步的探讨。在筛选出北槽型和南低型预报因子并组成新的序列资料之后,可以用逐步回归计算程序再次进行精选预报因子．同时建立最佳预报方程。但为了利用更多的预报因子,较全面地、客观地去分析天气演变,做好天气要素预报,是我们气象部门的重要任务。     

辽阳地区智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳地区逐1 h气温、日最高（低）气温进行检验，并采用最优滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体表现为西部较高、东部较低；逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高，日最低气温预报较实况偏低；逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7月、8月与其他月份相比较高，冬季各月日最高气温预报准确率较高；日最高气温预报准确率最高、稳定性最好，采用最优滑动周期法订正后，准确率基本为80%～90%；中西部地区日最低气温订正后准确率也在70%以上。