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。     

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。     

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。     

大雾消散时间的客观化预报

分析石家庄生成大雾的气象条件以及不利于消散的大气层结和气象要素特征，选取与大雾消散有关的预报因子，由实况资料建立大雾消散时间的线性回归预报方程，并将数值预报结果与实况进行插值订正，做大雾消散时间的客观化预报；分析了自动气象站的气温资料与大雾消散时间的关系，用自动站资料对大雾消散时间进行订正预报。     

2005年武汉市高温天气特征及其预报误差的初步分析

利用2005年的气温实况与预报资料及1976～2005年近30年的气温统计资料,对武汉市2005年6～8月高温天气特征及其预报误差进行了分析,并提出了从武汉单站气象资料的分析和应用来提高夏季气温(主要是高温)预报准确率的几点思考。     

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。     

ECMWF模式的延伸期日最高气温预报偏差估计及订正分析

使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的20年集合预报回算数据，检验分析了延伸期第16天至第30天预报时效其对我国日最高气温的预报性能。结果表明，西部地区预报误差明显大于中东部地区。全国平均而言，模式预报较实况偏低1.1℃~1.39℃，均方根误差为4.6℃~4.9℃。进一步分析指出，第16天均方根误差最小、且随着时效的延长其略有增大。夏季模式预报效果最好，春季和秋季的部分时段预报效果较差。基于历史偏差订方法，本文还对2018年6月至2019年6月的日最高气温预报进行了误差订正试验。结果显示，订正后的预报准确率提升了15.2%~19.2%。聚焦2018年7月的一次中东部地区大范围高温过程，模式原始预报明显低估了高温强度，订正预报更接近实况，显示其具有一定的订正效果。     

西安市冬季采暖气象条件分析和预报方法初探

对西安市冬季采暖气象条件和预报方法进行了研究。根据国家采暖规范结合西安冬季采暖的实际，首先对西安1951年7月到2003年6月历年的逐日气象资料进行了详尽的分析，比较了国家采暖日期相关规范和规定中的3种不同的统计方法，确定了符合西安特点的采暖初终日。充分利用T213数值预报产品，对2002年和2003年两个冬半年的逐日850hPa和500hPa各时次各类气象要素及与之对应的西安各时次实况的气温作了相关分析，建立了回归方程，提出了采暖期及其逐日气温预报。     

兰州市空气质量预报系统结构及效果检验

文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4～ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。     

基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

WRF模式对浙江2011年夏季降水和温度预报评估及其湿过程敏感性分析

检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季（6—8月）降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。     

哈尔滨市冬季地面温度变化特征及预报模型

利用哈尔滨自动气象站2003年11月-2012年3月的逐分钟地面温度、气温、相对湿度、风速、降水等资料,统计分析了哈尔滨市冬季地面温度的变化特征,结果表明:哈尔滨市道路结冰月季分布不均,主要集中在冬季,12月出现次数最多;地面温度与气温的日变化规律很相近,早晨06时左右达到最低值,午后达到最高值。分析多种气象因子与地面温度的相关关系,发现气温在各项因子中最显著。利用逐步回归方法建立了冬季最高地面温度和最低地面温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。最高地面温度模型预报结果与实况的变化趋势接近,误差在1℃左右,具有很好的实际应用价值;而最低地面温度模型预报结果与实况稍有偏差,实际应用中需对模型预报结果进行适当订正。     

石家庄春季一次气温预报失误原因探讨

在仔细分析大气环流背景、物理量场、实况资料以及数值预报产品检验的基础上,总结了2011年4月15日石家庄市区一次气温预报失误的经验教训:此次气温预报失败,主要是对地面高压移动位置预报出现偏差,东风影响的时间比预期偏晚,未能考虑西风造成的“焚风”效应.分析中还发现,在地面气温预报中,除注意高空系统及850 hPa变温外,对垂直运动也应着重考虑;西风分量大小的变化与气温的升降趋势一致;地面东风开始时间与地面气温由高到低的转折时间一致;T639 10 m风场数值预报产品具有一定的准确度,为今后类似情况下的气温预报提供了一定的参考.     

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的3种中尺度数值预报模式(REM、MM5、MAPS)的降水预报资料，对模式预报性能作了检验对比分析。结果发现：REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好；MAPS模式的12h预报有明显优势；MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好，并且预报结果具有稳定性。     

一种强降水定量预报的动力学方法

本文根据地面中尺度诊断分析结果，利用改进的降水率计算公式、结合现时云雨场特征，提出了山西强降水落区及其量级预后的新方法，最后三年夏季试报结果表明，强降水预报与实况较为吻合，对实际业务预报具有重要的参考价值。     

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.     

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。     

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。

     

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.     

高低温年前期特征及预报经验指标

研究了高低温年的主要特征有确定的方法；验证了农谚的可靠性，提出了１１条预报经验指标。经验证１９９５年夏季气温预报，结果正确，说明此方法具有实用价值。