逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究

基于预报员主观预报思路，利用历史气候资料、数值预报产品、常规资料等相结合，建立最高、最低气温24h预报的主观预报订正参考值和客观预报系统，为24h最高、最低气温预报提供依据。     

逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究

基于预报员主观预报思路,利用历史气候资料、数值预报产品、常规资料等相结合,建立最高、最低气温24h预报的主观预报订正参考值和客观预报系统,为24h最高、最低气温预报提供依据。     

逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究

基于预报员主观预报思路,把历史气候资料、数值预报产品、常规资料等相结合,建立最高、最低气温24h预报的主观预报订正参考值和客观预报系统,为24h最高、最低气温预报提供参考依据。     

日最高最低气温分县客观指导预报方法研究

利用近年欧洲中心数值预报产品等资料,按照预报员制作天气要素预报过程中的基本思路,用统计方法,对相似样本进行统计分析,计算得到预报方程,制作邵阳市一周分县日最高、最低温度预报指导产品。在优化预报方程方面进行了动态MOS和历史资料尝试,指出：高温与日照时数关系密切,对相似相本处理时,考虑该项因素可提高高温的预报准确率,预报效果较理想。预报因子简单,样本要求时间不长,方便在地市级台站推广应用。     

单站最高最低气温预报方法研究

统计平果县1958-2004年逐日最高、最低气温资料,得到最高、最低气温日际变化的气候特点;结合本地地形特征,分析影响最高、最低气温变化的因素;提取影响最高、最低气温变化的气象要素预报指标,建立单站最高、最低气温预报方法。     

青海省最高最低气温预报方法研究

针对青海省42个预报站点，利用信息化资料统计的结果，根据预报员的预报思路，由常规资料给出各站最高最低气温的初始预报值，再结合数值预报产品和实时常规资料对初值进行客观订正，最后得到最高最低气温的预报值，依此来建立一种青海省最高最低气温客观预报方法。     

单站最高最低气温预报方法研究

统计平果县1958-2004年逐日最高、最低气温资料，得到最高、最低气温日际变化的气候特点；结合本地地形特征，分析影响最高、最低气温变化的因素；提取影响最高、最低气温变化的气象要素预报指标，建立单站最高、最低气温预报方法。     

乡镇精细化最高最低气温预报方法研究

对2008年10月至2009年9月安徽省乡镇与县站观测站最低、最高温度的差异进行统计分析。结果表明：乡镇观测点和县站观测点之间的最低、最高温度具有明显差异,且随着季节变化而不同。在此基础上,以预报员主观制作的县站最高、最低预报结果作为基础,利用修正Barnes插值和一阶卡尔曼滤波订正方法制作乡镇站点的最低、最高温度预报表明,该方法制作的乡镇站点最低、最高温度具有较高准确率,前3 d的乡镇最低温度预报准确率和县站的预报比较接近,预报准确率差异在1 %之内,但随着预报时效的增加两者的差异略有增加;对于乡镇的最高温度预报,与县站的最高温度预报小于2℃的准确率始终保持在3 %之内,该方法优于基于WRF模式的MOS方法。对比一阶卡尔曼滤波订正前后效果发现,该方法对乡镇最低和最高温度的前4 d预报具有正订正效果,而对于第5-7 d没有订正效果或为负订正效果。当区分转折性天气后,可以提高第4-7 d的最高温度预报准确率。     

山岳型风景区最高最低气温预报方法研究

利用ECMWF预报场资料和地面观测资料开展支持向量机(SVM)、卡尔曼滤波(Kalman)两种统计方法对山岳型风景区气温集成预报方法的研究,并且结合自动气象观测站气温资料进行检验。结果表明:单一的SVM方法预报准确率较高且稳定,传统的Kalman方法预报效果不太理想,对长时效预报效果较差;加权集成后,3种集成方法预报稳定性较好、准确率比单一的SVM和Kalman预报方法均有所提高。从不同预报时效的检验结果看,各预报方法最高和最低气温预报准确率随着预报时效的增加均呈现降低的趋势。绝对误差分析表明,各预报方法最高气温的平均绝对误差均低于最低气温的平均绝对误差。     

威宁县乡镇最高最低气温分析与预报方法探讨

基于贵州省威宁县2012年12月-2018年8月国家基准气候站(以下简称“国家站”)和52个区域自动观测站(以下简称“区域站”)的逐日最高最低气温资料,采用统计学方法和加权最小二乘法,分析威宁县近几年来最高最低气温的变化特征及国家站和部分区域站最高最低气温的相关性。结果表明:四季中,最低气温存在稳定的低值中心和高值中心,而最高气温只存在稳定的高值中心。春、夏、秋季的最高最低气温和冬季的最低气温分布与地形基本一致,但冬季的最高气温分布受地形和滇黔静止锋共同影响却有所变化。根据拟合方程得出的各乡镇气温预报值比直接用EC模式的预报值准确率更高,其误差值≤|2|℃。随着方程相关系数的减小,预报准确率相应降低,误差范围对应增大,预报准确率的高低与相关系数的变化具有一致性。     

逐日最低气温的客观自动化预报

为了更好地应用数值模式产品,实现客观、定量、自动化预报。本文采用国内较为先进的小样本统计模型,以数值预报产品的应用为重点,设计专门的筛选因子的程序,建立最低气温预报方程,上机运行,得到烟台市区逐日的试报结果,效果较为理想,证明小样本统计模型在上具有广泛的使用价值。     

伊春单站最高、最低气温预报方法

1引言 伊春市位于小兴安岭腹地,受地形及林区小气候等多种因素影响,温度很难准确预报,尤其是最低气温。本文利用欧洲数值预报产品（Ecmwf）08：00、20：00 850hPa的温度场,通过数据分析、总结得出本地气温预报的经验公式,为今后气温预报工作提供一点参考。     

基于集合预报系统的日最高和最低气温预报

根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高（低）气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高（低）气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃（1℃）范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。      

冬季最低气温预报方法

1思路气温的预报主要考虑本来Δt时间内的温度变化，即气温的局地变化。根据热力学方程在P坐标系的形式：通过展开整理得到：即气温的局地变化取决于温度的平流变化、大气稳定度和非绝热传递。在非局部区域中，空气的垂直运动量级较小，大气稳定度对气温局地变化所引起的贡献可以忽略，因此在实际分析中只侧重于温度平流和非绝热项的变化。其中，温度平流与水平温度梯度成正比，当垂直于温度梯度的风速分量越大，温度平流越强，温度的局地变化越大；非绝热变化主要取决于辐射、水汽相变等，它与云量、云状、风向风速、湿度、气压等本站要素…     

最高最低气温突升突降概念模型预报工具初探

通过数理统计和气候分析的方法,得出百色单站24h最高最低气温突升突降的分布特征,进行区间划分和分型.利用概念模型预报方法进行研究,得出最高最低气温突升突降的概念模型预报工具.     

四川日最高最低气温预报订正产品评估

基于SCMOC、SNWFD、SPCO 3种模式2016—2018年的逐日2 m日最高、最低温度预报资料及对应的实况站点数据，分析讨论了四川地区精细化订正产品的预报性能，结果表明：① 3种模式中，客观方法SPCO与人工订正SNWFD在最高、最低温度的预报能力相当，均高于SCMOC；②四川地区东部的预报效果整体好于西部地区，且川西高原、凉山州地区预报误差最大；③对于季节，夏、秋两季预报效果好于春、冬季节；④随着预报时效的增加，预报误差逐渐增大；⑤四川地区，2 m日最低温度的预报效果好于日最高温度。     

最高最低气温预报中的“温差订正法”

新余市与分宜两台站相邻,直线距离约20公里,但气温差异尤其是最高最低气温的差异十分明显,在制作县站指导预报中,开始我们没有具体地考虑到这种差异,结果造成预报与实况差得太大,影响了服务效果.为此,我们利用新余本身对温度预报的优势,在35年气候差异分析的基础上进一步探讨各种天气条件下两地的温度差异,运用“温差订正法”制作分宜的温度报,取得了预期的效果.     

焦作市旅游景区最低气温预报方法

利用2007年10月-2008年9月ECMWF资料和设立在4个景区(修武县的云台山、青龙峡,博爱县的青天河,沁阳市的神农山)的四要素气象站采集的气温数据,以及焦作市、修武县、博爱县、沁阳市4个观测站的气温数据,应用温度方程理论,建立焦作市、修武县、博爱县和沁阳市的站点最低气温预报方程,再根据景区内最低气温与所在县(市)局观测站的逐月气温距平,利用二次迭代法修正最低气温预报方程,从而得出4个景区的最低气温预报方法.方程的预报结果与实际值误差绝对值都在3.0 ℃以内,平均误差为0.9 ℃.     

介绍一个日最低气温预报方法

最低气温预报的准确率,目前在县站预报中还是一个难点.从1985年以来,我站用每日17时要素作基本因子,计算其最低气温的预报值,效果良好. 最低气温预报的经验公式如下: T_n=(1.4T+0.7T_t+1.2T_d-0 2u+3)÷4+△t 式中T_n为最低气温的预报值,T、T??、T_d、u分别为17时干球温度、湿球温度、露点温度、相对湿度.Δt为订正参数. Δt订正参数的确定:①预报时限内天气形势无大的变化,则Δt=0.②测站处于地