三种气温预报产品黑龙江省预报效果检验

利用T639模式预报产品和黑龙江省83个国家气象站气温实况观测资料,采用最优预报因子方法选取预报因子,应用多元回归方法建立逐站日最高气温和日最低气温的MOS预报方程; 对MOS、中央气象台指导预报（SCMOC）和T639三种气温预报产品的日最高气温和日最低气温预报效果进行对比检验分析,并用EOF方法检验预报与实况的时空变化特征一致性。结果表明: 与实况的时空变化一致性方面,MOS和SCMOC较好,T639略差; 预报效果方面,MOS和SCMOC对日最高气温和日最低气温的2 ℃预报准确率普遍高于T639,MOS的预报准确率在日最高气温方面高于SCMOC,在日最低气温方面低于SCMOC; MOS对T639气温预报产品改善效果明显,尤其对冬季日最低气温的预报改善效果十分显著; MOS较T639气温预报改善效果与T639模式预报效果呈负相关关系,主要表现为,MOS预报改善效果在T639预报准确率低的山区明显优于平原,在春、夏季,预报准确率较低的日最高气温明显优于日最低气温,在冬季,预报准确率较低的日最低气温优于日最高气温; MOS气温预报方法的预报性能较理想,SCMOC对黑龙江省预报难度较大的日最低气温预报效果较好。     

ECMWF细网格2 m温度预报产品在南疆西部温度预报中的释用

利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。     

精细化气象要素温度指导预报在山西区域的误差及特征

利用2009-2010年山西区域108站共730天精细化气象要素温度指导预报资料,对比日最高气温和日最低气温的预报误差,采用常规统计、EOF分析等方法研究指导预报误差的时间和空间分布特征,结果表明:山西区域的温度预报准确率比较稳定,但有明显的季节特点,夏季最高,秋季次之、冬春季相对偏低,日最高气温年平均正、负误差略高于日最低气温误差,春季大,冬秋次之,夏季小;正负误差值的空间分布与山西地形有一定的联系,日最高气温和日最低气温误差的分布特点具有明显的全区一致性.     

ECMWF模式气温预报在青岛地区的检验与评估

利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。     

SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验

利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。     

陕西智能网格气象预报系统(秦智)在佛坪的检验

通过对陕西智能网格气象预报系统(秦智)(下简称秦智系统)的温度、晴雨和暴雨预报准确率检验,发现秦智系统在佛坪地区的日最低气温预报准确率高于日最高气温预报准确率,误差≤2℃的平均准确率日最高气温为51.6%、日最低气温为79.8%,平均绝对误差日最高气温2.4℃、日最低气温1.3℃,说明秦智系统对佛坪地区的气温预报有具有较好的指导作用;日最高气温预报准确率最低的月份是5月、6月和9月、日最低气温预报准确率最低的是1月和4月;晴雨预报准确率最高的月份是10月,最低的是4月;秦智系统在佛坪的暴雨预报24 h TS评分为40%,命中率为50%,且预报时效越长TS评分和命中率越低,空报率和漏报率越高。气温预报准确率和晴雨预报准确率最低的三个站均在北部山区海拔1 000 m以上,说明地形因素对数值预报的准确性有一定影响。     

辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究

利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。     

利用ECMWF产品对庆阳极端气温释用效果分析

利用CMSVM的回归方法,用2003～2007年的欧洲数值预报格点资料和庆阳市8个自动站极端气温资料建立最高最低气温预报模型.2008年业务运行效果检验评估表明:5 d最高、最低气温综合平均预报准确率达到64%和71%,对实时业务有较好的指导作用.最高、最低气温准确率随着预报时效的延长效果降低,最低比最高气温的预报准确率高.最低气温预报效果春夏季好于秋冬季,最高气温相反.最高、最低气温绝对误差和平均误差都随预报时效的延长增大,最高比最低气温平均绝对误差大,二者的平均误差接近,均为正值,预报值具有偏高的倾向.对9月明显变化过程的评估表明,最高最低气温预报与实况演变的趋势相似.     

中央气象台精细化预报产品检验及误差分析

2013年7月至2014年6月中央气象台精细化预报产品在汉中市的检验结果表明:一般性降水和晴雨预报准确率较高,有一定的参考价值,暴雨以上降水准确率较低,参考性较差;最低气温预报准确率明显高于最高气温,对本地预报有较好的指导性。气温预报存在季节性误差,最高气温误差夏季大于冬季,而最低气温误差冬季大于夏季。气温预报误差还受天气变化影响,转折性天气时最高气温预报误差较大,晴转阴或晴转小雨时为正误差,晴转明显降水时为负误差,阴转晴或雨转晴时为负误差;11、12、1月晴天时最低气温预报误差较大,基本为正误差,其余月份误差较小且无规律。     

黄陵乡镇24小时气温预报方法探讨

利用黄陵县1971—2014年逐年逐月最高、最低气温资料和腰坪乡、店头镇、隆坊镇、田庄乡2011—2014年自动站气温资料,将黄陵县各乡镇依据海拔高度、地貌和温度分布划分为五个气候区域,通过对比分析乡镇代表点与县站气温资料,发现各乡镇与县站的气温差值随地形、海拔、季节不同差异明显。气候差异订正法和变温订正法相比,气候差异订正法预报正确率较变温订正法预报准确率高。可供县气象站制作乡镇温度预报时参考。     

ECMWF高分辨率数值模式对广安地区气温预报性能检验分析

为了解ECMWF高分辨率数值预报模式(以下简称“EC”)对广安地区气温的预报性能,提高预报质量。利用EC气温预报产品,对2015～2017年广安地区最低(高)气温进行预报性能检验。结果表明:EC模式预报最低气温,正确率较高;预报最高气温,正确率波动大,随月份呈明显的“V”型变化,盛夏7、8月最低。预报误差随时效延长,略有增大;最低气温误差小于最高气温误差;最低气温误差各月无明显差异,最高气温误差在盛夏7、8月最大。最低气温预报效果区域差异不明显;最高气温预报效果受地形影响较大。根据订正指标,进行气温订正预报,可有效提升预报正确率。EC模式预报高温时的最高气温偏小,经过订正后,各站各时效正确率均明显提高,正确率提升20.6～91.3%,具有较高的参考价值。      

华南3 km高分辨率区域模式气温预报在贵州的质量检验

利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24~48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。     

广东省第4、5天分县气温预报及其误差分析

利用欧洲中心数值预报产品,采用完全预报方法(PP法)分季节建立广东省分县第4、5天最高、最低气温预报方程,并进行误差检验和分析.结果表明:误差大小有明显的季节差异,并具有一定的地域分布特点;最低气温的预报效果明显好于最高气温,夏秋季最低气温、夏季最高气温的平均绝对误差均小于2℃,具有较高的参考价值.逐日误差与天气密切相...     

中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估

采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。      

中国东部冬季降水的动力结合统计预测方法研究

针对中国东部6个气候关键区,首先,通过相关分析指出,冬季降水既与前期气候因子有关,又受同期大气环流的影响。因此,有必要采用动力与统计相结合的方法进行气候预测研究。然后,从实时预测的角度出发,综合考虑前期预测因子的观测信息和具有数值可预测性的同期气候因子的数值模式结果,使用多元线性回归分析方法就各区域平均冬季降水逐一建立了短期气候预测模型,并在预测模型中考虑了模型结果中系统误差的订正。交叉检验分析结果表明,所建立的各区域预测模型普遍具有较好的预测效果,预测优势主要表现在对冬季降水的变化趋势、年际变化、以及异常符号的预测准确率上。就6个区域平均而言,1982—2008年交叉检验结果与实况间的相关系数和距平同号率分别为0.69和78%,表明该预测思想具有可行性。     

A Hybrid Dynamical-Statistical Approach for Predicting Winter Precipitation over Eastern China

Correlation analysis revealed that winter precipitation in six regions of eastern China is closely related not only to preceding climate signals but also to synchronous atmospheric general circulation fields.It is therefore necessary to use a method that combines both dynamical and statistical predictions of winter precipitation over eastern China(herein after called the hybrid approach).In this connection,seasonal real-time prediction models for winter precipitation were established for the six regions.The models use both the preceding observations and synchronous numerical predictions through a multivariate linear regression analysis.To improve the prediction accuracy,the systematic error between the original regression model result and the corresponding observation was corrected.Cross-validation analysis and real-time prediction experiments indicate that the prediction models using the hybrid approach can reliably predict the trend,sign,and interannual variation of regionally averaged winter precipitation in the six regions of concern.Averaged over the six target regions,the anomaly correlation coefficient and the rate with the same sign of anomaly between the cross-validation analysis and observation during 1982-2008 are 0.69 and 78%,respectively.This indicates that the hybrid prediction approach adopted in this study is applicable in operational practice.     

冬季EC 2m温度预报在贵州毕节地区的检验分析

利用毕节市8个国家站02时、14时气温实况数据,分别计算2016-2018年冬季(12月、1月、2月)EC细网格2 m温度预报的准确率、平均绝对误差、绝对误差,检验在升温、平稳、降温3类天气过程中温度预报效果,为模式温度预报订正提供参考依据。结果表明:02时的预报平均准确率比14时高约10%;除赫章站以外,其余站点准确率在60%~80%之间,有一定预报参考意义;3类天气过程中,平稳、降温天气中温度预报效果明显优于升温天气;升温天气过程中02、14时温度预报大多偏低0~4℃,降温天气过程中02时温度预报总体偏低0~4℃,14时偏高0~4℃。