用逐日滚动多元回归方法制作黔南地区中、短期温度预报

从气象应用角度介绍了一种基于卡尔曼滤波思想的制作线性连续常规天气要素的客观定量预报方法--滚动多元回归方法.并用其建立了贵州黔南地区12个站的最高气温、最低气温、平均气温预报模式,通过效果分析得出其最低气温、平均气温的预报效果较好,最高气温的预报效果差些.但该方法既保留了卡尔曼滤波方法的优点,又克服了矩阵变换对计算条件的要求,具有简单、易行的特点,适合于计算条件较差的地级气象台开展温度、湿度等线性连续常规天气要素的客观定量预报.     

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.     

基于GFS产品和卡尔曼滤波的嘉兴市温度客观预报

利用NCEP提供的高时空分辨率的GFS（Global Forecast System）数值预报产品和当地地面观测气温资料,经SPSS（Statistical Product and Service Solution）逐步回归分析,建立了嘉兴市24h和48h日平均气温、最高气温、最低气温初始预报方程,采用卡尔曼滤波方法进行以上6项目的逐日滚动预报。对最近2年来的预报结果检验表明：平均气温的预报效果最佳,最低气温次之,最高气温的准确率相对最低;随着时效增长,误差增大;不同季节,参考价值高的项目各不相同,秋季的最高温度误差较小,而冬季则最低气温准确率最高。分析结果可以作为日常预报中一种有效的参考。     

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。     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述。并分别在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子，即pp法和mos法分别1建立预报方程，利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验，其结果表明用pp法建立预报方程，其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些。     

常规天气要素短期分县指导预报业务系统研究

以国家气象中心T106和HLAFS数值预报模式以及欧洲中心数值预报模式为基本资料,采用MOS、KF（卡尔曼滤波法）、灰色预测GM（0,M）模型、相关相似以及滤波集成和全集成等方法,制作天空状况、降水量、最高、最低气温,降水概率、风向、风速、最大、最小相对湿度等常规九要素短期预报,并建立了“常规天气要素短期分县指导预报业务系统”。该系统1999年6月1日在山西省气象台正式投入业务运行,其预报产品上网对下指导取得了良好的预报效果。在1999年在山西主汛期常规天气要素和重大天气预报过程中发挥了重要的作用。     

利用卡尔曼滤波方法制作防城港市气温的定量预报

利用卡尔曼滤波方法对Ｔ６３数值预报产品进行统计释用，制作１９９６上１月逐日３６－１３２小时日平均、日最低气温预报，对预报效果作初步的分析研究，结果表明：卡尔曼滤波的预报精度达到较镐水平，它的应用，将大大提高冬半年冷空气、低温冷害、秋季寒露风天气、春播期低温阴雨过程的中短期预报服务水平。     

长春市、区冬季最低气温的对比分析及预报方法初探

对比分析了2004-2009年6年2月份长春市与外五县的极端最低气温、目较差,验证了长春市极端最低气温比外五县高的定性结论,得到了长春市与外五县极端最低气温、日较差差异的量化结果;利用日本数值预报建立了极端最低温预报的天气模型。根据所得的气温要素差异的量化结果及预报模型再加上数值预报产品和实时常规资料的订正,最后得出极端最低气温的预报值,以此建立了一种长春市极端最低气温的客观预报方法．     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述.并分别在ECMWF北半球的500 hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子,即pp法和mos法分别1建立预报方程,利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验,其结果表明用pp法建立预报方程,其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些.     

县站温度集成预报方法

介绍了以各台、站气温预报为因子，县站最高、最低气温为预报对象，用多元回归技术做温度集成预报的方法。     

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。     

极端气温客观预报系统简介

利用T213模式和欧洲中心模式提供的气温预报资料．再结合当日的地面气温来作第二日的极端最高、极端最低气温预报，预报结果客观、定量。在实际应用中效果较好．具有一定的使用价值。     

大连分县逐日滚动温度预报业务系统

应用T106数值预报产品的格点报资料,利用卡尔曼滤波方法的数值解释应用技术,研制出集资料采集、数据处理、方法计算、结果输出于一体的最高最低气温5d滚动分县预报自动化业务系统,并建立在MICAPS工作平台上,成为新的预报业务流程的一部分。     

广西中短期极端温度客观预报方法研究

利用欧洲中心(ECMWF)数值预报产品和常规资料,应用MOS预报方法和多元线性回归技术,研究建立了广西90个站1~7d的最高、最低温度预报方程,试报检验效果较好,预报结果在大多数情况下是可用的或是可参考的,为业务提供了有效的省级客观预报指导产品,对误差特点进行了分析并提出了改进方法。     

内蒙古精细化格点气象要素预报的应用分析

文章基于内蒙古精细化格点气象要素预报,采用普通克里格、反距离加权、双线性插值法,优选气温和相对湿度的最优插值方法,制作站点预报并检验。结果表明:(1)对气温和相对湿度应用效果最好的插值法分别是双线性插值法和普通克里格法;(2)08时起报当天气温和相对湿度的预报效果均好于前一日20时起报预报,日最高气温预报准确率最高,为77.83%,预报与实况相关系数达到0.8211,日最低气温、日平均气温及日平均相对湿度相关系数达到0.6以上;(3)高温预报值总体小于实况值,08时预报准确率为70%～93.94%,20时预报准确率为54.55%～93.33%。     

河西走廊东部智能网格温度预报产品订正方法探讨

为提高智能网格的订正能力及预报水平,基于中央台客观指导产品的甘肃省切片数据和中国气象局陆面数据同化系统（Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0,CLDAS-V2.0）日网格实况产品,采用卡尔曼滤波和滑动训练订正两种方法,对河西走廊东部地区（101.0°E—104.5°E,36.0°N—40.0°N）0.05°×0.05°格点最高、最低气温进行订正、检验和评估。结果表明：（1）季节对比,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对四季最高、最低气温的平均绝对误差均小于中央台客观指导产品,均小于2.00℃;卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对四季最高、最低气温的预报准确率均大于70%,其中最高气温偏高6%～13%,最低气温偏高8%～24%。（2）空间对比,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高、最低气温的平均绝对误差绝大部分地区在1.00～2.00℃,个别地区大于2.00℃;卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高（最低）气温的预报准确率大部分地区大于70%(60%～70%),个别地区大于80%(70%)。（3）总体上,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高、最低...     

太原地区集成温度预报方法研究

利用日本、欧洲中心、北京Ｔ６３等数值预报输出产品，选用省级实时资料库中的实时资料，采用ＭＯＳ法、ＰＰ法、统计法、卡尔曼滤波法以及集成预报法分别建立了最低，最高气浊和地面最你地温预方程，研究了各种温度的预报技术，给出了客观定量的温度预报方法，并在微机上开发研制了“太原地区集成温度预报系统”。通过实际业务运行，取得较好的预报效果。     

北京地区温度要素模式预报和客观方法检验评估

利用2018年10月1日至2019年9月30日北京地区55个地面气象站的实况观测数据对欧洲中期天气预报中心的全球预报（ECMWF thin）、国家气象中心区域预报（Grapes）、北京睿图（RMAPS）、国家级指导预报（SCMOC）、北京智能网格温度客观预报（BJTM）和集合相似预报（AnEn）的逐日最高、最低气温预报结果进行检验评估。结果表明：①ECMWF thin模式预报效果优于Grapes和RMAPS，客观方法BJTM和AnEn对ECMWF thin的改进效果明显。②AnEn在10月至次年4月预报效果好，BJTM在5—9月预报效果好；不同预报时效中，AnEn在短期、中期前段预报效果较好，BJTM在中期5～9 d预报效果相对较好。③以南郊观象台为代表站进行检验，结果显示模式预报均存在明显的系统偏差，客观方法对系统偏差有很好的订正效果。④在降水、大风或无天气系统时，BJTM、AnEn的日最高温度预报准确率较高；雾霾天气背景下，ECMWF thin的最高温度预报准确率较高。雾霾、大风和无天气系统时，ECMWF thin最低温度预报偏差最小，客观方法对模式预报无改进；降水天气背景下，RMAPS和BJTM对最低温度的预报偏差最小。     

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。     

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。