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。

     

T213数值预报产品的温度预报释用技术

分析1997—2001年HLAFS的客观分析格点资料，用卡尔曼滤波方法建立了宝鸡市分县气温预报方程。2003年汛期使用逐日T213数值预报产品，制作宝鸡气温分县预报。结果表明：方法可以精细预报出宝鸡市各县区24h、48h气温；当预报时效由24h延长到48h，气温预报误差增大。气温发生突变时，预报结果与实况的滞后偏差较大。     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月~2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程。2004~2005年试报结果表明:24~48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2℃以内;24~144 h预报准确率在62%~70%之间,绝对误差在2℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28℃和61%。     

数值预报产品在夏季持续高温预报中的释用

利用 1999～ 2 0 0 2年 6～ 8月 96～ 192h日本数值预报产品 85 0hPa气温与吉林省的日平均气温、阶段性高温及极端最高气温 (长春市 )资料 ,通过线性分析 ,找出了日本数值预报产品的 85 0hPa气温与吉林省地面日平均气温、阶段性高温及极端最高气温的对应关系 :吉林省 6～ 8月日平均气温在 96～ 192h的 85 0hPa日本数值预报长春站日平均值上加 6 6～ 4 1℃ ,6～ 8月的极端最高气温在相应的日本数值预报产品上加 9 3～ 13 0℃。     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月～2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程.2004～2005年试报结果表明 24～48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2 ℃以内;24～144 h预报准确率在62%～70%之间,绝对误差在2 ℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98 ℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28 ℃和61%.     

北京地区未来1～3天昼夜气温预报模型

采用T2 1 3数值天气预报产品资料和北京市观象台 ( 5451 1 )实时地面气象观测资料 ,运用神经网络方法 ,建立了北京市观象台 (东郊 )未来 1～ 3天 ( 0～ 72h)夜间、白天、全天平均气温及夜间最低、白天最高气温共 5项气温的预报模式 ,经检验 ,预报的均方根误差 <2℃ ,可满足供热调度节能工作的迫切需要。     

卡尔曼滤波方法在逐日极端气温预报中的应用分析

利用国家气象中心的T63数值预报产品，采用卡尔曼滤波方法，建立了内蒙古地区（35个站）的逐日极端（日最低、日最高）气温24小时预报方程。于1996年3～11月进行业务试运行，预报结果令人满意，表明该方法有一定的参考和实用价值。     

用卡尔曼滤波方法作铜川分县温度预报

利用 T1 0 6产品 1 999年 6、 7月资料 ,用多元回归法分别建立了铜川 3站 2 4、 4 8h最高、最低气温预报方程。用卡尔曼滤波方法进行迭代订正回归系数 ,建立了动态的温度预报方法。在1 999年 8月试报中平均绝对误差为 1 .3℃。     

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。     

桂平机场大风预报

取T213模式的格点预报资料，利用卡尔曼滤波方法制作北海地区夏季的日最高气温预报方程，试报2003年6～7月合浦站逐日最高气温24h预报，效果不错，其对高温天气的预报准确率达50％，月平均绝对误差小于1℃。