白志娜+李若楠+劉春明+安娟+高凌峰+張琳
摘要 為探索適合遼陽地區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)方法,本文利用遼陽地區(qū)2012—2014年平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫等氣象要素,對回歸方程法、差值法、滑動(dòng)平均法3類方法進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明:所有方法最高氣溫準(zhǔn)確率大于最低氣溫準(zhǔn)確率;氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和季節(jié)相關(guān)性不大;所有回歸方程中,3站之間氣溫?cái)M合效果最好,2站之間氣溫?cái)M合效果次之,多要素?cái)M合效果不好;差值法在穩(wěn)定性的天氣中準(zhǔn)確率較高;10 d和15 d滑動(dòng)平均法的效果較好,降低了臺(tái)站環(huán)境變化和氣候變化對氣溫的影響。
關(guān)鍵詞 鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào);回歸方程;差值法;滑動(dòng)平均法;遼寧遼陽
中圖分類號(hào) P457 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739(2017)05-0192-02
日最低氣溫和最高氣溫預(yù)報(bào)是非常重要的天氣預(yù)報(bào)要素之一。目前,我國對氣溫的長期變化特征和影響因子的研究很多,對日氣溫的統(tǒng)計(jì)和影響因子[1-3]的研究很少。在國內(nèi)已有許多關(guān)于如何制作鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)的研究工作,如連志鸞等[4]利用ECMWF資料、地面常規(guī)觀測資料和自動(dòng)站氣溫資料,采用多級(jí)相似和站際間的氣溫差額預(yù)報(bào)方法制作鄉(xiāng)鎮(zhèn)的最低、最高氣溫預(yù)報(bào),得到了較高的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率;苗愛梅等[5]以數(shù)值產(chǎn)品為基礎(chǔ),采用PPM、MOS、KF等方法建立的“數(shù)值產(chǎn)品省級(jí)分縣氣溫預(yù)報(bào)系統(tǒng)”在業(yè)務(wù)運(yùn)行中取得了良好的預(yù)報(bào)效果;陳百煉[6]利用T106數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品和MOS預(yù)報(bào)方法進(jìn)行了貴州省分縣客觀預(yù)報(bào)方法研究;孫田文等[7]利用T106數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品和卡爾曼濾波方法進(jìn)行迭代訂正回歸系數(shù),建立了動(dòng)態(tài)氣溫預(yù)報(bào)方法。
空氣溫度與日照、風(fēng)、云量、降水等氣象要素以及下墊面、溫室效應(yīng)等因素有關(guān),由于數(shù)值預(yù)報(bào)沒有考慮局地的氣候特點(diǎn),所以誤差較大,本文旨在找到適合遼陽地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)的方法。
1 資料與方法
1.1 資料來源
使用2012—2014年遼陽地區(qū)區(qū)域站觀測數(shù)據(jù),其中國家級(jí)自動(dòng)站3個(gè),分別為遼陽市、燈塔市和遼陽縣;省級(jí)自動(dòng)站36個(gè),覆蓋了偏遠(yuǎn)地區(qū)主要鄉(xiāng)鎮(zhèn)。由于省級(jí)自動(dòng)氣象站無人值守,數(shù)據(jù)可用率較低,所以本文所有研究方法均是以遼陽站為基準(zhǔn)站。
1.2 研究方法
通過對比回歸方程法、差值法、滑動(dòng)平均法,確定適合遼陽地區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)方法。
1.2.1 回歸方程法。
(1)建立遼陽站氣溫和其他各站氣溫之間的一元一次線性回歸方程(分季節(jié)、不分季節(jié))。通過Origin軟件分別建立各站與遼陽站之間的線性關(guān)系。方程y=kx+b,x為遼陽站對應(yīng)的最高(最低)氣溫,k為系數(shù),b為截距,y為其他各站對應(yīng)的最高(最低)氣溫。
(2)建立遼陽站、某站氣溫和其他各站氣溫之間的回歸方程(不分季節(jié))。y=k1x1+k2x2+b,其中,x1為遼陽站對應(yīng)的最高(最低)氣溫、x2為數(shù)據(jù)較準(zhǔn)確的某站氣溫(如燈塔市、遼陽縣)。
(3)建立遼陽站氣溫、風(fēng)速和其他各站氣溫之間的回歸方程(不分季節(jié))。方程y=k1x1+k2x2+b,其中,x1、x2分別為遼陽站對應(yīng)的最高氣溫(最低氣溫)、風(fēng)速。
(4)建立遼陽站氣溫、濕度、風(fēng)速之間的線性關(guān)系(不分季節(jié))。y=k1x1+k2x2+k3x3+b,x1、x2、x3分別為遼陽站對應(yīng)的最高(最低)氣溫、濕度、風(fēng)速。
1.2.2 差值法。假設(shè)各站氣溫的變化幅度與基準(zhǔn)站完全一致,即T各站=T基準(zhǔn)站+(T各站實(shí)況-T基準(zhǔn)站實(shí)況)。例如今日最高實(shí)況:遼陽29.5 ℃、古城28.3 ℃,預(yù)報(bào)遼陽明日最高氣溫為31 ℃,則T古城=31+(28.3-29.5),對結(jié)果進(jìn)行四舍五入。
1.2.3 滑動(dòng)平均法。此方法類似于差值法,但將訂正值(T各站實(shí)況-T基準(zhǔn)站實(shí)況)由前一天的差值改為前N天差值的滑動(dòng)平均值,分別統(tǒng)計(jì)各站的3、5、7、10、15、30 d滑動(dòng)平均的準(zhǔn)確率。統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率的2個(gè)假設(shè):①假設(shè)當(dāng)天的預(yù)報(bào)完全準(zhǔn)確;②假設(shè)計(jì)算結(jié)果未進(jìn)行四舍五入。實(shí)際上,遼陽站預(yù)報(bào)有誤差;計(jì)算值為小數(shù),預(yù)報(bào)值為整數(shù)。
2 結(jié)果與分析
2.1 回歸方程法
以回歸方程法中不分季節(jié)進(jìn)行線性擬合為例:
YL7027=-0.29+1.01X54347,復(fù)相關(guān)系數(shù)R2=0.99,YL7027為區(qū)站號(hào)L7027的最高(最低)氣溫,X54347為遼陽站的最高(最低)氣溫。結(jié)果表明,大多數(shù)區(qū)域站的復(fù)相關(guān)系數(shù)均>0.9,說明區(qū)域站與遼陽站都有很好的相關(guān)性。
從圖1可以看出,最高氣溫比最低氣溫準(zhǔn)確率高;2個(gè)站最高氣溫和最低氣溫進(jìn)行線性擬合時(shí),分季節(jié)和不分季節(jié)回歸方法的一致性較高,說明分季節(jié)統(tǒng)計(jì)意義不大;氣溫、風(fēng)速擬合回歸方法和氣溫、濕度、風(fēng)速擬合回歸方法的一致性較高,但準(zhǔn)確率較低;除雞冠山鄉(xiāng)之外,用2個(gè)站氣溫訂正1個(gè)站氣溫回歸方法準(zhǔn)確率較高;雞冠山站和西馬峰站的準(zhǔn)確率較低,燈塔站、柳河子站、大河南站準(zhǔn)確率較高。
檢驗(yàn)方程y=kx+b(不分季節(jié))發(fā)現(xiàn),各站之間最高氣溫差在1~2 ℃之間,最低氣溫差在1~4 ℃之間,此結(jié)果不理想。冬季個(gè)別山區(qū)臺(tái)站最低溫差會(huì)在8~12 ℃。上述結(jié)果可能與截距k、斜率b、R2的誤差有關(guān)。此外,臺(tái)站環(huán)境、氣候變暖等會(huì)導(dǎo)致準(zhǔn)確率逐漸降低。
2.2 差值法
差值法是臺(tái)站中常用的預(yù)報(bào)方法,但對于不同天氣過程,該方法的準(zhǔn)確率不盡相同,如寒潮降溫、大風(fēng)降溫、降雪等天氣過程的準(zhǔn)確率較低。
2.3 滑動(dòng)平均法
從圖2(a)、(b)可以看出,不同滑動(dòng)平均的一致性較高;最高氣溫的統(tǒng)計(jì)中,燈塔站、西馬峰站、柳河子站的準(zhǔn)確率較高,雞冠山站、五星鎮(zhèn)民2村站的準(zhǔn)確率較低;最低氣溫的統(tǒng)計(jì)中,燈塔站、西馬峰站、大河南站的準(zhǔn)確率較高,雞冠山站的準(zhǔn)確率較低。
3 結(jié)論與討論
本文通過建立回歸方程法、差值法、滑動(dòng)平均法對各鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度進(jìn)行訂正,得出以下結(jié)論:最高氣溫比最低氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高,與日照、云、風(fēng)等要素有關(guān)。建立回歸方程法,分季節(jié)、不分季節(jié)擬合,差別不大;多要素?cái)M合效果不好。差值法在臺(tái)站中常用,但有天氣過程(如寒潮降溫、大風(fēng)降溫、降雪等)時(shí)準(zhǔn)確率降低?;瑒?dòng)平均法訂正鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)中,10 d和15 d準(zhǔn)確率較高;對比差值法,此方法平滑了異常天氣,準(zhǔn)確率較高,且避免了回歸方程中實(shí)用性降低的缺點(diǎn)。
綜上所述,10 d和15 d滑動(dòng)平均法訂正鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高。
4 參考文獻(xiàn)
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