川西高原地区SCMOC温度精细化指导预报质量检验及影响因子分析

利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。     

递减平均法对陕西SCMOC精细化温度预报的订正效果

利用递减平均法对2012—2013年陕西区域99站共731 d的SCMOC温度精细化指导预报进行误差订正,订正结果表明:该订正方法总体表现为正的订正效果,对08:00和20:00起报的定时温度、日最高温度以及08:00起报的日最低温度有明显的订正能力,在准确率偏低的预报时效内订正效果较好;对于48 h内逐3 h定时温度预报,在夜间的准确率高于白天,对应的"递减平均法"在白天的订正能力高于夜间;对于168 h内日最高(低)温度预报,随着预报时效的增加准确率降低,但是"递减平均法"的误差订正能力增强;"递减平均法"对48 h内逐3 h定时温度和24 h内日最低温度的订正能力在准确率偏低的月份偏强。     

陕西ECMWF、GRAPES_Meso和SCMOC气温预报的对比检验及订正

利用陕西99个国家气象站2017—2019年日最高(低)气温观测资料,采用一元线性回归和递减平均方法,对GRAPES_Meso、ECMWF和SCMOC的日最高(低)气温预报进行订正,并作对比检验。结果表明,SCMOC、GRAPES_Meso和ECMWF的日最低气温预报准确率较日最高气温偏高,其中SCMOC的日最高和最低气温预报准确率最高,ECMWF次之,GRAPES_Meso最低。一元线性回归和递减平均方法对SCMOC的气温预报订正多为负效果,但对GRAPES_Meso和ECMWF的气温预报订正有明显正效果。订正后ECMWF与订正前SCMOC的预报相比,前者日最高和最低气温的预报准确率偏高。订正后GRAPES_Meso与订正前SCMOC的预报相比,前者日最低气温预报准确率偏低、2018年24 h和2019年24、48 h日最高气温预报准确率偏高。一元线性回归法对模式气温预报的订正能力和稳定性优于递减平均法。     

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。     

中央气象台精细化预报产品检验及误差分析

2013年7月至2014年6月中央气象台精细化预报产品在汉中市的检验结果表明:一般性降水和晴雨预报准确率较高,有一定的参考价值,暴雨以上降水准确率较低,参考性较差;最低气温预报准确率明显高于最高气温,对本地预报有较好的指导性。气温预报存在季节性误差,最高气温误差夏季大于冬季,而最低气温误差冬季大于夏季。气温预报误差还受天气变化影响,转折性天气时最高气温预报误差较大,晴转阴或晴转小雨时为正误差,晴转明显降水时为负误差,阴转晴或雨转晴时为负误差;11、12、1月晴天时最低气温预报误差较大,基本为正误差,其余月份误差较小且无规律。     

精细化气象要素温度指导预报在山西区域的误差及特征

利用2009-2010年山西区域108站共730天精细化气象要素温度指导预报资料,对比日最高气温和日最低气温的预报误差,采用常规统计、EOF分析等方法研究指导预报误差的时间和空间分布特征,结果表明:山西区域的温度预报准确率比较稳定,但有明显的季节特点,夏季最高,秋季次之、冬春季相对偏低,日最高气温年平均正、负误差略高于日最低气温误差,春季大,冬秋次之,夏季小;正负误差值的空间分布与山西地形有一定的联系,日最高气温和日最低气温误差的分布特点具有明显的全区一致性.     

WRF模式2m温度在山东预报效果的评估

利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08：00和20：00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低（高）温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明：WRF模式08：00起报2 m温度的准确率要高于20：00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例;WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响;WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。     

ECMWF模式对陕西2016年春夏季气温预报性能评估

利用2016年春、夏季节陕西99个国家站的气温逐1 h观测数据,对ECMWF高分辨率数值模式对陕西国家站0~72 h逐3 h和78~240 h逐6 h的气温预报性能进行评估。结果表明,陕西大部分地区,气温预报误差≤1 ℃和≤2 ℃的准确率在72 h之前分别为30%~50%和55%~85%,96 h之后分别为10%~30%和25%~55%,夏季的准确率高于春季,20:00起报的准确率略高于08:00起报。随着预报时效的增加,模式的气温预报能力和稳定性波浪式下降,日变化特征明显,23:00至次日11:00时段的预报能力和稳定性好于14:00—20:00时段。模式的气温预报值与观测值有很好的相关性,但是模式和实际观测站的地形高度差异会对气温预报质量产生较大影响。基于气温垂直变率和模式与实际观测站的地形高度差异进行的高度差订正,可以适当提高模式的气温预报水平,文中提出的几种气温预报的高度差订正方法,对陕西大部分地区的气温预报为正订正效果,但还存在一些问题,有待进一步研究。     

陕西智能网格气象预报系统(秦智)在佛坪的检验

通过对陕西智能网格气象预报系统(秦智)(下简称秦智系统)的温度、晴雨和暴雨预报准确率检验,发现秦智系统在佛坪地区的日最低气温预报准确率高于日最高气温预报准确率,误差≤2℃的平均准确率日最高气温为51.6%、日最低气温为79.8%,平均绝对误差日最高气温2.4℃、日最低气温1.3℃,说明秦智系统对佛坪地区的气温预报有具有较好的指导作用;日最高气温预报准确率最低的月份是5月、6月和9月、日最低气温预报准确率最低的是1月和4月;晴雨预报准确率最高的月份是10月,最低的是4月;秦智系统在佛坪的暴雨预报24 h TS评分为40%,命中率为50%,且预报时效越长TS评分和命中率越低,空报率和漏报率越高。气温预报准确率和晴雨预报准确率最低的三个站均在北部山区海拔1 000 m以上,说明地形因素对数值预报的准确性有一定影响。     

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。     

CMA-GD模式江西省智能网格预报区域2 m气温预报误差分析

利用2020年6月1日—2022年5月31日CMA GD模式2 m气温预报产品（预报时效为13—36 h）和同期江西省智能网格预报区域内地面站气温观测资料,计算气温预报准确率、平均误差和均方根误差,并统计分析其时空分布特征。结果表明： 1）模式预报准确率在不同月份、起报时次存在差异,暖季总体较高,冷季总体较低;暖季08时起报产品的月准确率总体高于20时,冷季反之;秋、冬季旬准确率分布更离散。模式预报产品其准确率明显低于中央气象台和江西省气象台订正产品,需订正后使用。08时起报产品对寒潮的预报效果优于20时。2）气温预报年误差分布存在日变化,最大值出现在08时,最小值出现在15时;年均方根误差峰值出现在15时和06时,白天大于夜间。3）冬季平均误差多为正值,夏季为负值,春、秋季平均误差大小界于冬、夏季之间;白天时段夏季均方根误差最大,夜间时段冬季最大。4）气温预报年误差地理分布特征明显,平原地区预报值偏低,年均方根误差最小;丘陵和山区22 h时效预报值偏高,31 h时效偏低;高山站预报值偏高,年均方根误差最大。丘陵地区负误差最大,平原地区最小;山区正误差最大。     

两种气温多源数据融合实况产品在新疆地区的评估与对比

利用新疆2019年1—12月自动气象站气温观测资料，对1、5 km两种国家级气温多源融合实况产品进行评估检验，评估指标包括平均误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数和准确率。结果表明：（1）两种气温实况产品在新疆地区总体质量较好，但在海拔较高、地形复杂地区站点误差较大。平原站点的评估结果优于山区。1 km产品的准确率较5 km产品在各区域明显提升，其他评估指标1 km产品较5 km产品在平原站点质量有所提升、山区站点略有下降。从评估指标分段误差的站点数量来看，1 km产品较5 km产品处于误差低值区的站点数量明显增多，但误差高值区的站点数量也有所增加。（2）以北疆和天山山区的站点为例，分析评估结果逐月变化及日变化情况。1—3、12月（冬季）评估结果较差、波动较大，4—11月评估结果较好且较为稳定。北疆12—20时是各指标质量最佳的时段，且较为稳定，07时表现较差；天山山区07时产品质量较差，18—19时质量最好。（3）两种气温实况产品日最高、日最低气温质量较好，相关系数均超过0.99。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明：大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈＂双峰双谷型,＂2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0～1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。     

衡阳地区自动站与人工观测站气温对比分析

利用衡阳站、常宁站、南岳高山站2004—2006年自动与人工平行观测资料,运用相关分布、对比差值等分析方法,研究了自动站与人工站气温的差异性及变化特点。结果表明:自动气象站与人工站气温值的稳定性均很好,未出现大的系统性偏差。衡阳自动站以偏低为主,南岳高山和常宁自动站则以偏高为主。在气温较低的地区或时间段,自动站与人工站气温值相等出现几率更大。对比差值在逐时变化中表现出"单峰型"分布特征,最大值出现在11时,最小值出现在20时。影响对比差值大小变化的主要因素是气温的变化幅度,这种反应存在一定的滞后性,同时这种变化也是非对称性的,对比差上升增速要大于其下降的减速。衡阳站、南岳高山站气温对比差值,月平均误差范围小,达到《地面气象观测规范》要求。常宁自动气象站气温以偏高为主,温差变化大,特别在春、夏季部分月份表现更为明显。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明:大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈“双峰双谷型,”2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0~1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。      

ECMWF模式气温预报在青岛地区的检验与评估

利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。