重慶市武隆區(qū)強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)方法研究

周小豐 郭慧 萬成豪

摘要? ? 強(qiáng)降溫對秋冬季高山蔬菜、春季烤煙等農(nóng)作物的生長發(fā)育影響很大，準(zhǔn)確預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫，可以提前做好預(yù)防措施，最大程度減少強(qiáng)降溫對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害。利用MOS反向強(qiáng)降溫過程法，作武隆冬半年（10月至翌年4月）的強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)，并進(jìn)行誤差訂正，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)的動態(tài)化、定量化和自動化，以期為強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)提供參考。

關(guān)鍵詞? ? 強(qiáng)降溫預(yù)報(bào);MOS反向強(qiáng)降溫過程法;應(yīng)用;重慶市;武隆區(qū)

中圖分類號? ? P456? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼? ? A

文章編號? ?1007-5739（2019）21-0197-02? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）

目前，利用EC 850 hPa溫度場的變化預(yù)報(bào)未來溫度變化，特別是用來預(yù)報(bào)日平均、日最高、日最低氣溫已經(jīng)非常普遍。多數(shù)區(qū)縣進(jìn)行強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)時采用1個月1個回歸方程，整個冬半年（10月至翌年4月）共有7個回歸方程，使用起來很不方便[1]。而且，多數(shù)區(qū)縣只預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫的有無，僅作出了定性預(yù)報(bào)，而對強(qiáng)降溫的降溫幅度預(yù)報(bào)較少，在定量預(yù)報(bào)方面還未普遍應(yīng)用[2]。在自動化方面，由于種種原因，也未能建立動態(tài)方程，實(shí)現(xiàn)動態(tài)預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫的降溫幅度。

為此，筆者將首次采用MOS反向強(qiáng)降溫過程法，整個冬半年采用1個回歸方程，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)的動態(tài)化、定量化和自動化。

1? ? 強(qiáng)降溫及其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響

重慶所處的地理環(huán)境獨(dú)特，冷空氣帶來的降溫強(qiáng)度相對較弱，但降溫時間較長。氣象資料分析表明，重慶幾乎達(dá)不到寒潮標(biāo)準(zhǔn)（日最低氣溫24 h內(nèi)降溫幅度≥8 ℃，或48 h內(nèi)降溫幅度≥10 ℃，72 h內(nèi)降溫幅度≥12 ℃且日最低氣溫降到4 ℃或以下）。結(jié)合重慶地區(qū)的降溫特點(diǎn)，定義了重慶的強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)。①強(qiáng)降溫：冬季（12月至翌年2月）72 h內(nèi)日平均氣溫連續(xù)下降≥6.0 ℃;春季（3—4月）和秋季（10—11月）72 h內(nèi)日平均氣溫連續(xù)下降≥8.0 ℃。②特強(qiáng)降溫：冬季（12月至翌年2月）72 h內(nèi)日平均氣溫連續(xù)下降≥8.0 ℃;春季（3—4月）和秋季（10—11月）72 h內(nèi)日平均氣溫連續(xù)下降≥10.0 ℃。

強(qiáng)降溫天氣出現(xiàn)時，冷空氣影響范圍大，有時會達(dá)到寒潮標(biāo)準(zhǔn)。強(qiáng)降溫帶來霜凍時，溫度會降到0 ℃以下，造成農(nóng)作物部分枯萎或完全死亡。冬季氣候寒冷干燥，對農(nóng)作物等生長不利，特別是對高山蔬菜越冬會產(chǎn)生非常不利的影響，農(nóng)作物極可能受災(zāi)。在春季，對玉米、烤煙等農(nóng)作物的育苗、移栽、生長發(fā)育影響很大。另外，強(qiáng)降溫會造成氣溫急劇下降、動物的免疫能力急速下降，導(dǎo)致疫病流行;因溫度下降大雪封路，造成動物覓食變得困難，導(dǎo)致動物大批量的連續(xù)死亡。

如果準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出了強(qiáng)降溫的強(qiáng)度、范圍和時間，就可以提前做好預(yù)防措施，最大程度減少強(qiáng)降溫給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的危害。

2? ? MOS反向強(qiáng)降溫過程法原理

MOS法，是從數(shù)值預(yù)報(bào)模式的歸檔資料中選取預(yù)報(bào)因子x，求出預(yù)報(bào)量y的同時或近于同時的預(yù)報(bào)關(guān)系式y(tǒng)=f（x）。在實(shí)際運(yùn)用中，就把數(shù)值預(yù)報(bào)輸出的結(jié)果代入相應(yīng)的形如y=f（x）預(yù)報(bào)關(guān)系中。

MOS反向強(qiáng)降溫過程法實(shí)際上就是MOS法，只是利用達(dá)到強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)況降溫資料，進(jìn)行強(qiáng)降溫反向查詢歐洲中心的850 hPa的72 h降溫，作為預(yù)報(bào)因子，建立回歸方程[3]。

MOS反向強(qiáng)降溫過程法具有一般MOS法的特點(diǎn)，它要求有較長時間的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品資料作為建立MOS方程的樣本資料，能自動地與局地天氣匹配，并考慮了數(shù)值模式的系統(tǒng)偏差。此外，MOS法還包括了許多不易為PP法采用的預(yù)報(bào)因子，如垂直速度、邊界層風(fēng)和渦度等物理意義明確、預(yù)報(bào)信息量大的因子，因而MOS法比PP法使用范圍更廣泛。

3? ? MOS反向強(qiáng)降溫過程法在武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

3.1? ? 因子選擇

要使MOS反向強(qiáng)降溫過程法盡快適應(yīng)所選樣本資料的統(tǒng)計(jì)特性，有較高的預(yù)報(bào)精度，必須選取物理意義清楚、相關(guān)系數(shù)高的因子。

武隆的850 hPa溫度受大氣環(huán)流、冷暖氣團(tuán)活動、青藏高原大地形和地面摩擦等多方面的影響，如果人為判斷它的變化，可能會出現(xiàn)較大偏差。然而，歐洲中心數(shù)值預(yù)報(bào)模式已把影響850 hPa溫度的諸多因素予以考慮，其預(yù)報(bào)結(jié)論更具科學(xué)性、客觀化、定量化。

EC 850 hPa溫度預(yù)報(bào)場的格距是2.5°×2.5°，有0～168 h的預(yù)報(bào)，對1次強(qiáng)降溫過程在預(yù)報(bào)時效內(nèi)可以包含進(jìn)去。因武隆的位置處于東經(jīng)107.45°、北緯29.19°，它與格點(diǎn)（東經(jīng)107.5°、北緯30°）很接近，但由于只收集了格點(diǎn)（東經(jīng)105°、北緯30°）、（東經(jīng)110°、北緯30°）的數(shù)值產(chǎn)品資料，所以定義1個格點(diǎn)稱為武隆格點(diǎn)（東經(jīng)107.45°、北緯29.19°），取這2個格點(diǎn)溫度的平均值作為武隆的EC 850 hPa溫度，具有較好的代表性。

普查武隆2007—2017年每年冬半年各月的達(dá)強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)況降溫資料，進(jìn)行強(qiáng)降溫反向查詢同期EC 850 hPa的72 h降溫，發(fā)現(xiàn)武隆格點(diǎn)（東經(jīng)107.45°、北緯29.19°）EC 850 hPa的72 h降溫與達(dá)強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)況降溫相關(guān)系數(shù)比較高，由于不同的樣本資料有不同的相關(guān)系數(shù)，但通過程序計(jì)算大多在0.80以上。因此，選定武隆格點(diǎn)（東經(jīng)107.45°、北緯29.19°）EC 850 hPa的72 h降溫資料作為預(yù)報(bào)因子。

特別說明的是，在這個樣本資料中，不再分月統(tǒng)計(jì)，而是把2007—2017年每年冬半年的資料視為一個整體，作為一個靜態(tài)資料。同時，這個樣本資料是放在一個文件中，可以隨時減少或增加，以實(shí)現(xiàn)樣本資料的動態(tài)性。

3.2? ? 方程建立

利用武隆2007—2017年每年冬半年各月的達(dá)強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)況降溫資料，進(jìn)行強(qiáng)降溫反向查詢武隆格點(diǎn)（東經(jīng)107.45°、北緯29.19°）EC 850 hPa的72 h降溫資料，作為預(yù)報(bào)因子，建立回歸方程。

回歸方程采用一元線性回歸，用程序進(jìn)行計(jì)算。由于樣本資料的動態(tài)性，因而可以建立動態(tài)方程。由于樣本資料不分月份，因而回歸方程只有一個，適用于冬半年的任何時候。即y=4.828 294+0.340 156 3x其中，x為武隆格點(diǎn)（東經(jīng)107.45°、北緯29.19°）EC 850 hPa的72 h降溫。

但是，若增加或減少文件中的樣本資料，則回歸方程的系數(shù)就會改變，從而實(shí)現(xiàn)了建立動態(tài)方程。

3.3? ? 誤差訂正

利用達(dá)強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)況降溫資料進(jìn)行強(qiáng)降溫反向查詢EC 850 hPa的72 h降溫作為預(yù)報(bào)因子建立回歸方程，用它來預(yù)報(bào)降溫幅度，發(fā)現(xiàn)其與實(shí)況降溫有一定差異。主要表現(xiàn)在用當(dāng)日實(shí)況起點(diǎn)溫度與武隆歷年同期的溫度進(jìn)行比較，差值在4～6 ℃時，預(yù)報(bào)與實(shí)況差異最小;其他情況，預(yù)報(bào)與實(shí)況都有不同程度的差異。

經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，確定了自動進(jìn)行誤差訂正的數(shù)據(jù)如表1所示。

在實(shí)際預(yù)報(bào)中，還可以進(jìn)行人工誤差訂正，即可以將日本的850 hPa的72 h降溫代入方程，看輸出結(jié)果與用EC 850 hPa的72 h降溫作預(yù)報(bào)的結(jié)果差異大小，若差異小，則不需再做其他訂正。否則，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或其他工具進(jìn)行綜合考慮后再決定是否發(fā)布強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)。

4? ? 自動化系統(tǒng)

武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)自動化系統(tǒng)采用VB語言編程，其程序界面如圖1所示。可以看出，武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)程序?qū)⒔討B(tài)方程、參數(shù)輸入、誤差訂正、動態(tài)預(yù)報(bào)降溫幅度融合在一起，改變了以往將它們分離的設(shè)計(jì)方法。

回歸方程采用一元線性回歸，模式方程欄中顯示的是以2007—2017年每年冬半年的樣本資料形成的一元線性回歸方程。如果增加或減少文件中的樣本資料，則回歸方程的系數(shù)就會改變，從而實(shí)現(xiàn)了建立動態(tài)方程。

輸入比較T欄需要輸入武隆格點(diǎn)（東經(jīng)107.45°、北緯29.19°）EC 850 hPa的72 h降溫幅度。其中武隆格點(diǎn)的EC 850 hPa溫度是用2個格點(diǎn)（東經(jīng)105°、北緯30°）、（東經(jīng)110°、北緯30°）的平均值來計(jì)算的，而在實(shí)際預(yù)報(bào)時，可以用武隆所在位置EC 850 hPa實(shí)際的內(nèi)插降溫度數(shù)。

輸入EC_T欄需要輸入預(yù)報(bào)當(dāng)日實(shí)況起點(diǎn)溫度與武隆歷年同期的溫度進(jìn)行比較的差值，以進(jìn)行自動化誤差訂正。

輸出降溫T欄輸出的是武隆同期72 h降溫幅度。利用預(yù)報(bào)的72 h降溫幅度，再根據(jù)不同的強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)，最后決定是否預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫及降溫幅度。

需要說明的是，樣本資料文件為WuLongQJW.TXT，武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)程序文件為WuLongQJW.exe，這2個文件放在在同一目錄;運(yùn)行WuLongQJW. exe時，最好安裝VB6.0[4]。

5? ? 預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

根據(jù)對武隆2007—2017年38次強(qiáng)降溫天氣過程的實(shí)例計(jì)算，強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)歷史擬合率為38/40=95%，歷史概括率為38/42=90%。

通過1年的應(yīng)用，定性預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為7/7=100%，定量預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為610/7=87%，概括率為7/7=100%。

不管從歷史情況看，還是從1年的實(shí)際使用上看，武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)方案預(yù)報(bào)結(jié)果較好，用它來進(jìn)行武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)具有很好的參考價值[5]。

6? ? 結(jié)語

（1）武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)方案，采用MOS反向強(qiáng)降溫過程法，利用達(dá)強(qiáng)降溫標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)況降溫資料，進(jìn)行強(qiáng)降溫反向查詢EC 850 hPa的72 h降溫，作為預(yù)報(bào)因子，建立回歸方程，可以用它來進(jìn)行強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)。

（2）整個冬半年采用1個回歸方程，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)的動態(tài)化、定量化和自動化。誤差訂正采用自動進(jìn)行誤差訂正和人工誤差訂正相結(jié)合的方式，靈活、方便、簡單和實(shí)用。不管從歷史情況看，還是從1年的實(shí)際使用上看，用它來進(jìn)行武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)具有較好的效果。

（3）采用武隆強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)方案，給秋冬季高山蔬菜、春季烤煙等農(nóng)作物的種植提供更好的氣象支撐，準(zhǔn)確預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫，可以提前做好預(yù)防措施，最大程度地減少強(qiáng)降溫對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害。

7? ? 參考文獻(xiàn)

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[4] 曾強(qiáng)聰.Visual Basic 6.0 程序設(shè)計(jì)教程[M].北京：中國水利水電出版社，2001.

[5] 王文清，陳靜平，陳曉平.巴彥淖爾市春季降雪特征及預(yù)報(bào)方法分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2012（14）：235.