广西气温预报的一些体会

充分利用目前各台站所能采集的多种实况资料和数值预报产品资料，综合考虑了包括气温的气候分布特征、锋面南下的温度平流作用、晴雨天气状况下的辐射作用和绝热变化等多种因素对未来气温(包括最高、最低、平均气温)的影响，找出气温预报因子及其指标。     

格尔木辖区气温精细化预报方法研究

本文从热力学角度对格尔木辖区气温变化的主要因素进行了分析,介绍了选取格尔木和都兰两个精细化预报评分点的2003-2009年的地面常规资料、欧洲数值预报等各类资料,将包括经验预报方法在内的各类气温预报方法用相关稳定筛选法进行因子筛选,并通过调整历史样本资料长度及各因子间的关系,筛选出最优预报方程的可变因子逐步回归方法做气温对象的初步精细化预报,再用青海省气象台的指导预报进行加权平均运算,运用面向对象的可视化编程技术实现最高气温和最低气温的自动预报。     

辽宁中尺度数值模式产品和 T213产品对比检验分析

利用国家级的气象预报产品质量客观检验评价系统,对辽宁中尺度模式预报MM5和T213数值预报的结果分别进行检验分析.检验类型分为历史资料检验和实时资料检验,检验要素包括地面降水、气温和高空500 hPa环流.检验结果显示,对于降水、气温的预报MM5模式预报检验结果优于T213数值预报,而对于500 hPa环流的检验结果T213更可信.     

用本站气象要素预报最高气温

用本站气象要素预报最高气温陈新民（柘城县气象局·４７６２００）最高气温的预报有多种方法。文中是应用本站气象要素来预报次日的最高气温。统计１９６０～１９８９年３０年６～８月气温资料发现,影响高温天气出现的主要因子为：（１）西风、南风或西南风可增温,南风...     

综合运用指标法和外推法与日较差法制作日极端气温预报

本文对绥化市2008-2010年逐日最高气温和最低气温以及850 hPa气温和天气现象等资料进行分析,发现1-2月日极端气温同850 hPa气温具有较好的相关性,在实际工作中可以利用欧洲850 hPa气温等数值预报产品作为不同天气条件下气温变化的预报指标,同时可以结合外推法预报气温变化。另外还发现气温日较差的一般性规律,合理利用日较差特点可以对气温预报起到一定的积极作用。     

北疆地区气温的中期MOS预报

一、前言利用欧洲中期数值预报中心的产品制作我国逐地气温客观预报的方法有多种.郑祖光等曾在1983年利用该中心72小时、96小时500hpa预报资料采用逐步回归数学模型,用后延和滑动两种形式制作新疆某些城市的日平均气温距平中期MOS预报,取得了比较好的效果.据统计,对气温72小时预报其绝对误差为3-5℃,对明显的降温天气有一     

月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度

利用全国518个站1960—2011年逐日气温观测资料和160个站1983—2012年月尺度气温客观预测数据,基于非线性局部Lyapunov指数和非线性误差增长理论,研究中国区域月尺度气温可预报性期限对资料序列长度的依赖性。结果表明:气温可预报性期限对资料序列的长度有一定程度的依赖性,在西北、东北及华中地区尤为明显。平均而言,45年的资料序列长度才能够得到稳定合理的可预报性期限。为了验证气温可预报期限计算结果的可信度,将月尺度气温的可预报性期限与客观气候预测方法的预报评分技巧进行对比,发现两者结果非常一致。其中,由观测资料得到的1月气温的可预报性期限明显低于7月,1月客观气候预测方法的预报评分技巧也明显低于7月,且1月 (7月) 预报评分的空间分布型与1月 (7月) 气温可预报性期限的空间分布型较为一致。因此,利用非线性局部Lyapunov指数和台站逐日观测资料分析气温的可预报性期限结果是可信的。     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取2002—2003年逐日T213气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比,分析出各个县(区)气温的相对误差,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础,结合T213因子,得出T213气温变化率,订正后进行预报。2004年7月利用逐日T213数值气温预报产品,制作出汉中市各县区24h气温分县预报。试运行结果表明:这一方法不需要历史资料,并且可以较为精确的预报出各县区24h气温。

     

基于数值预报产品的地面气温BP-MOS预报方法

在山东省临沂市气象局开发的"中尺度数值预报业务系统"的基础上,利用高分辨率的数值预报产品和地面气温观测资料,建立了地面气温的BP神经网络方法预报模型。检验结果表明BP神经网络模型的气温预报准确率高于逐步回归模型和MM5模式输出的气温预报准确率,可应用于实际预报业务中来制作气温的精细化预报。     

南宁各种下垫面温度特征及预报方法探讨

介绍下垫面温度观测的原理,并用南宁2002年12月至2003年11月资料,分析了沥青、水泥、泥土温度的特征,包括这3种下垫面的日平均温度、日最高温度、日最低温度、温度日较差特征以及它们与气温的差值。指出气温是影响各种下垫面温度的最主要因素,云对下垫面日最高温度影响显著,大气环流变换对各种下垫面温度的波动有明显影响。对各种下垫面日最高温度的预报方法进行了初步探讨。建立了基于日最高气温预报之上的各种下垫面日最高温度预报模型,并对预报与实况值进行了对比分析,指出提高次日最高气温的预报准确率和预报是否出现阴天有中到大雨天气的预报准确率,可显著改善各种下垫面日最高温度的预报效果。     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取 2 0 0 2— 2 0 0 3年逐日 T2 1 3气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比 ,分析出各个县 (区 )气温的相对误差 ,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础 ,结合 T2 1 3因子 ,得出 T2 1 3气温变化率 ,订正后进行预报。 2 0 0 4年 7月利用逐日 T2 1 3数值气温预报产品 ,制作出汉中市各县区 2 4h气温分县预报。试运行结果表明 :这一方法不需要历史资料 ,并且可以较为精确的预报出各县区 2 4h气温     

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。     

基于T639数值预报产品的气温本地化应用及检验

基于T639数值预报产品下发的多个物理量资料,利用多元回归方法,开展本地化的分县气温客观预报方法研究,结合常规气象观测资料、美国NCEP/NCAR 1°×1°网格点逐6 h再分析资料,开展业务应用并进行了效果检验,得出以下结论:最低气温预报准确率要好于最高气温,同时夏季的气温预报也明显好于其他季节;在最高气温中对扬中的预报准确率高于其他站点,在最低气温中对丹阳的预报效果相对比较好;客观预报方法存在明显的系统性负偏差,通过使用每个预报时效预报误差的7 d滑动平均进行订正,结果表明通过订正,预报效果有所提高,特别是最高气温订正效果较明显;通过主客观预报准确率的对比分析,发现虽然客观预报对最高气温的预报效果比较差,但是在气温趋势预报上具有一定的参考价值;最低气温客观预报准确率明显高于江苏省的平均水平,和主观预报相比,虽然仍然低于主观预报水平,但是差距不大,基本上可以替代主观预报;分县气温客观预报方法对高温、寒潮等灾害性天气具有一定的预报能力,但是和实况相比,预报强度偏弱.     

一种逐时气温预报方法

利用2006~2010年陕西10地市逐小时的气温和逐日的最高气温、最低气温、平均总云量、降水量资料,通过线性回归方法建立了一种基于日最高气温和最低气温预报以及临近气温实况资料的逐时气温预报模型,并对2011年每天的逐时气温预报进行检验。结果表明:该方法在晴天、多云和阴雨天的预报能力依次减弱,其中晴天和多云天02~18时的预报效果好于19时至次日01时的,而阴雨天01~10时的预报效果好于其它预报时段的;当日最高气温和最低气温预报较为准确时,西安站各预报时刻的准确率均在60%以上,其中14~17时的准确率较高,晴天的达到100%,多云天的在96%~99%之间,阴雨天的准确率偏低一些,特别是11~17时较晴天和多云天偏低了12%~27%;该方法可以将24 h日最高(低)气温预报细化到逐时气温预报,同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及在晴天、多云和阴雨天的不同表现,具有一定的业务应用和推广价值。     

基于降尺度技术的精细化气温预报研究

采用中国T639预报模式提供的气温数值预报资料及两要素加密自动站气温资料,对贵州省内2 000多个乡镇站点进行气温精细化预报研究。结果表明,在对2013年1—3月预报时效为24~168 h的气温预报试验中,无论从均方根误差的角度还是按照贵州省的业务评分标准,进行降尺度技术处理后的精细化气温预报效果较直接的气温预报有着明显的改进。试验中,对于24 h的预报改进最明显,均方根误差减少达19.1%,预报业务评分改进达24.5%,全省平均评分均在70%以上,较大幅度地改进了T639预报模式直接提供的气温预报。     

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。     

西北区秋季短期气象要素客观预报检验评估

应用数值预报释用技术,建立了西北地区短期气象要素客观预报系统。本文使用系统的客观预报资料,结合实时气象观测资料,对2006年秋季气温和降水量的客观预报进行检验评估。结果表明,系统对连续性变化气象要素最高气温、最低气温的预报效果较好,预报准确率达到70%左右,在天气预报业务中具有较明显的指导作用,而对非连续气象要素降水量预报效果较差,预报准确率约34%。气温预报的好坏与大气的稳定程度关系较为密切,降水量预报准确率的高低与相对湿度关系较为密切。分析认为按月建立的气温预报方程,其预报准确率较按季建立的方程可提高10%以上。     

一种定量预报评分方案研究

在对山东省 1 2 3个站点 4 1年降水、气温资料和近几年省内城市预报资料统计分析基础上 ,分别提出了降水和气温预报的准确性评价原则 ,并制订了符合 χ2 (n)分布特征的降水定量预报评分方法和符合正态分布特征的气温定量预报评分方法。分析了以上方法的应用价值 ,并给出了该方法在实际应用中已取得的效果。     

菏泽市气温精细化预报

利用MM5格点资料和菏泽市各测站各时次的气温资料进行相关分析，筛选出显著相关因子，用逐步回归方法建立一套菏泽市气温精细化预报方程，并研制出预报制作软件系统，系统直接从MM5中调用资料，实现了气温预报自动化。     

快速更新同化预报系统预报性能的检验与分析

利用全省1800多个包括区域自动站在内的站点观测资料,从时间演变、空间分布及统计检验3个方面,其中统计检验不仅包括区域平均评估指标的累加检验,还考察了检验量的空间分布,评价浙江省快速更新同化预报系统对2013年夏季总体预报水平,结果表明,模式能较好预报出2013年夏季降水和温度的时间演变和空间分布。降水预报总体偏强,模式对杭绍地区、浙东南沿海一带、丽水南部的24 h累计降水预报效果优于其它地区。在相同级别的12 h累计降水预报中,预报水平基本随着预报时效的减小而稳步提升。24 h平均2 m气温和24 h最高2 m气温预报普遍存在低估现象。浙北地区、金衢盆地、浙东沿海地区高温事件预报效果相对较好。