用时间序列方法预测阿克苏市气温的年际变化

利用时间序列方法阿克苏市１９５４～１９９７年月、季、年平均气温序列进行分析,建立各气温序列的时间序列预报方程,并对阿克苏市平均气温的年际变化进行预测,预测值与实况值相关较好,其中１月、９月、冬季与年４个气温预报方程的效果最为显著,信度可达９９．９％。     

百叶箱内外气温特征分析

利用新增的气温观测资料和常规气象资料，应用统计分析方法对南宁市百叶箱内外气温进行了对比分析研究，结果发现两者的平均气温、最高气温等要素在季度、月际、日变化比较中有较大差异。进一步分析表明，两者的差异与云况、湿度、降水等气象要素密切相关。在上述分析的基础上，建立了百叶箱外气温的预报方程。     

南京盛夏气温特征的统计诊断

本文将盛夏的气温变化用特征量来体现,通过对特征量的统计分析,探讨了盛夏气温日变程的特点和构成气温年际变化的成份及其机制。结果表明,盛夏平均最高气温和高温出现频率的年际变化是构成平均气温年际变化的主要成份,而最高气温的变化与总辐射的强弱直接有关。     

清远市混凝土表面温度变化特征及预报

对2002年8月1日～2003年7月31日一年观测的混凝土表面温度变化的分析表明,混凝土表面温度与百叶箱气温的变化特征相吻合,其最高温度明显高于百叶箱气温,平均、最低温度相差不大.混凝土表面温度的变化同百叶箱气温密切相关.在上述分析的基础上,利用回归拟和的方法,建立了混凝土表面温度的预报模型.     

龙川县气温预报方法的建立与应用

利用龙川站2008-2012年地面观测资料、欧洲中心数值预报产品,采用常规统计预报方法（逐步回归）,将最高（低）气温实况作为预报对象,把可能影响气温变化的气象要素作为预报因子,分月建立未来24～ 72 h最高（低）气温的MOS预报方程,通过对2013年全年的检验预报表明：未来24～72 h最高（低）气温预报平均绝对误差均在2.0℃以内.     

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。     

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。      

河北省高速公路路面温度变化特征及预报模型

利用2010年1月至2011年12月邯长、京秦高速公路涉县、玉田南北2监测站和所在气象站观测资料,统计分析南北2站路面温度与气温的日变化特征及路面最高温度与气象因子的关系,基于多元回归分析方法建立逐月路面温度预报方程,并进行精度检验。结果表明,路面温度的日变化不但与季节、天空状况有关,还与地理位置密切相关。路面最高温度受多种气象因子的影响,与前一日路面最高温度、最高气温、能见度呈显著正相关,与总云量、低云量、相对湿度呈显著负相关,其中与最高气温的相关性最显著;路面最低温度与最低气温呈显著线性相关。基于路面最高温度预报方程的检验精度,玉田站年平均为77.5%,涉县为79.2%,可为今后路面最高温度预报提供参考。     

用PP法制作中期气温趋势预报

利用欧洲数值预报500 hPa 高度、850 hPa 温度及地面气压场资料,从3 个不同侧面精选因子,分别建立了日最高气温、日最低气温的PP预报方程。结果表明,该方法对冷空气造成的气温变化趋势预报效果较好,对预报员有较高的参考价值。     

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。     

晴雨(雪) 和气温预报评分方法的初步研究

利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。     

夏玉米农田气温变化特征及预报模型构建

根据2016年6—9月夏玉米生长季的气候资料和齐河国家气象观测站的同期观测资料,分析不同天空状况下农田的气温变化特征,利用相关和多元线性回归方法,研究农田最低、最高气温与观测站各要素的关系并建立高低温预报方程。结果表明:(1)农田温度有明显日变化,晴天最为明显,阴天最为平缓,05:00—06:00(北京时,下同)气温最低,15:00气温最高,农田与观测站温差绝对值晴天最大,14:00—15:00差值绝对值最大达2.1℃;(2)农田气温与各预报要素的相关程度受天空状况影响,主要影响因子为观测站当天和前一天最低、最高及平均气温等,农田最低气温与观测站当天最低气温相关系数为0.956~0.994,农田最高气温与观测站当天最高气温相关系数为0.825~0.981;(3)构建的预报方程通过了显著性检验,最低、最高气温预报方程的拟合程度均较高,夏玉米拔节后期—成熟期阴天时最低气温预报效果最好,平均相对误差为0.4%,平均绝对误差和均方根误差均为0.1℃。     

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℃。     

连南地区近47年气温变化特点

利用连南县1962 ～ 2008年气温资料,分析连南地区气温变化特点.结果表明:连南地区气温逐月变化呈单峰状,季节变化明显,最高气温在7月.连南气温在1980年以后存在较明显的3～5年的周期,而在20世纪70～90年代存在7～12年的周期,气温的年代际变化线性趋势为增暖,尤其是90年代后期连南地区气温增高趋势明显,炎热...     

南昌夏季气温变化特征及其预测

南昌夏季平均气温存在明显的年际变化特征,夏季平均气温有下降的趋势;利用均生函数模型对南昌夏季平均气温趋势进行了拟合和预报,拟合值与实况值基本一致,并预报了2005年～2007年南昌的夏季处于冷夏;分析了南昌夏季最高气温、最低气温变化趋势,结果表明冷夜和暖夜变化具有对称性,冷夜减少和暖夜的增加趋势几乎一致,而冷日和暖日的变化也呈非对称性分布,上升趋势比较明显,但下降趋势不明显。     

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。     

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。     

ECMWF模式对2020年冬季广东气温预报的时空检验

利用2020年广东省冬季气温观测资料、业务常用评分方法对ECMWF模式24～48 h预报时效内的最高、最低气温预报进行检验评估.结果表明:(1)ECMWF模式较好预报了气温的时间变化趋势,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.95和1.42℃;(2)ECWMF模式最高气温预报普遍偏低,最低气温预报误差普遍在2℃以内...     

基于LAPS分析的WRF模式逐时气温精细化预报释用

为了满足湖北电力和华中电力系统对逐时气温预报的需求,开展气温精细化预报服务,基于局地分析预报系统(LAPS)分析融合的WRF模式精细化数值预报产品,对2011年4月1日至7月20日湖北省内及周边区域站点的逐时气温进行精细化预报释用.比较几种模式释用方案,结果表明:WRF模式预报趋势较好,预报准确率评分50％左右,日间08-20时预报误差小于夜间,最高气温(Tmax)评分54％,最低气温(Tmin)评分为44％.通过模式释用,提高了预报准确率,可使预报评分提高到60％～70％,对Tmax评分达到57％,对Tmin评分最高达到74％.分时刻建立MOS方程能够有效降低夜间20-07时的预报误差.将实况最高气温引入Kalman滤波方程能进一步提高预报准确率.     

广州地区木瓜园气温特征及其预测预报

根据木瓜园内以及附近气象站的气温观测资料，对广州地区木瓜园的气温特征及其预报模型进行了研究。结果表明，虽然木瓜园内和园外气温日变化趋势一致，但是不论白天还是夜间，木瓜园的气温都低于园外裸地。当木瓜树体较高，冠层稠密时，园内气温的垂直分布表现为12时气温以1．5m处最高，0时气温以1．5m处最低。园内、园外气温之间存在着显著的线性相关关系。以当日园外气温为预报因子建立的不同月份1．5m高度木瓜园内气温预报方程，其平均绝对误差大都在0．5℃以内，平均相对误差大都在10％以内，具有较高的精度。