周繼先,聶 云
(1.貴州省思南縣氣象局,貴州 思南 565100;2.貴州省黔東南自治州氣象臺(tái),貴州 凱里 556000)
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思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫分析及氣溫預(yù)報(bào)訂正方法研究
周繼先1,聶云2
(1.貴州省思南縣氣象局,貴州思南565100;2.貴州省黔東南自治州氣象臺(tái),貴州凱里556000)
利用思南縣2010—2014年25個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站和思南國(guó)家站氣溫資料,統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn):思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫分布主要呈現(xiàn)自南向北遞減趨勢(shì),各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站與思南國(guó)家站觀測(cè)的平均、最高及最低氣溫存在明顯差異, 且隨著季節(jié)變化差異有所不同,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站與思南國(guó)家站觀測(cè)氣溫的差值絕對(duì)值最大值均大于2.0 ℃。本文結(jié)合思南縣25個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站和思南國(guó)家站的氣溫?cái)?shù)據(jù)及地理分布,選取數(shù)據(jù)最為完整的思南國(guó)家站作為代表站,利用最小二乘法得出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)觀測(cè)站點(diǎn)與思南國(guó)家站氣溫關(guān)系式,建立預(yù)報(bào)方法。經(jīng)檢驗(yàn),預(yù)報(bào)效果總體較好,對(duì)思南各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)有較好的指導(dǎo)意義。
氣溫分析;氣溫預(yù)報(bào);訂正方法;鄉(xiāng)鎮(zhèn)
空氣溫度是我們?nèi)粘L鞖忸A(yù)報(bào)中的重要天氣要素,也是老百姓最為關(guān)心的天氣要素之一[1]。經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展對(duì)天氣預(yù)報(bào)的精度要求越來越高,對(duì)氣象服務(wù)精細(xì)化的需求較之以往更加豐富具體,因而天氣預(yù)報(bào)的制作與發(fā)布正向精細(xì)化的方向拓展和延伸,鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)成為當(dāng)前預(yù)報(bào)的重點(diǎn)。目前,國(guó)內(nèi)外許多氣象專家和學(xué)者對(duì)精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)的研究非常重視[2-4],并提出很多精細(xì)化數(shù)值預(yù)報(bào)模型,但效果并不明顯。據(jù)有關(guān)研究表明,精細(xì)化預(yù)報(bào)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于數(shù)值模式直接輸出的結(jié)果[5]。
隨著氣象現(xiàn)代化的快速發(fā)展,思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站點(diǎn)覆蓋率達(dá)100%,思南縣氣象臺(tái)逐步開展鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)的制作與發(fā)布;由于從事預(yù)報(bào)服務(wù)工作的人員大多沒有較扎實(shí)的預(yù)報(bào)理論基礎(chǔ),使鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率不能滿足社會(huì)公眾的需求,因此,對(duì)如何提高思南縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)行分析和探討很有必要。
本文運(yùn)用2010年1月—2014年7月思南國(guó)家站和25個(gè)區(qū)域自動(dòng)站地面氣象觀測(cè)資料,對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站氣溫資料和思南國(guó)家站氣溫資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和對(duì)比分析,得出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫與思南國(guó)家站氣溫的關(guān)聯(lián)方程,從而填補(bǔ)思南縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫指標(biāo)預(yù)報(bào)的空白,對(duì)思南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活有一定的指導(dǎo)意義。
思南縣2010年1月—2015年7月思南縣25個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站資料,來源于貴州省氣象局提供的區(qū)域自動(dòng)站月報(bào)表數(shù)據(jù)文件,思南國(guó)家站資料來源本站月報(bào)表數(shù)據(jù)文件。文中所使用的氣象資料在計(jì)算前進(jìn)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制及均一性檢查,同時(shí)對(duì)缺測(cè)資料進(jìn)行了插補(bǔ)訂正。
運(yùn)用近5 a思南縣25個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站和思南國(guó)家站氣溫資料,統(tǒng)計(jì)分析各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2010—2014年年平均溫度、年平均最高氣溫、年平均最低氣溫、月平均氣溫、月平均最高氣溫、月平均最低氣溫等氣溫指標(biāo)的變化趨勢(shì)及區(qū)域分布情況;運(yùn)用最小二乘法擬合各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫與思南國(guó)家站氣溫的最佳趨勢(shì)方程;并使用2015年1 —7月思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫實(shí)況資料對(duì)趨勢(shì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)。
氣溫預(yù)報(bào)評(píng)分方法根據(jù)中國(guó)氣象局2005年7月1日下發(fā)的《中短期天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法(試行)》, 溫度預(yù)報(bào)檢驗(yàn)內(nèi)容包括最高氣溫和最低氣溫的預(yù)報(bào)誤差, 主要有以下幾種方法:
3.1歷年氣溫分析
2010—2014年,思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的年平均氣溫為14.6~17.6 ℃,呈現(xiàn)明顯的階梯狀分布,自南向北呈遞減趨勢(shì),低值中心位于西北部張家寨鎮(zhèn),高值中心位于中部以南鄉(xiāng)鎮(zhèn)邵家橋(圖1a),各鄉(xiāng)鎮(zhèn)與思南國(guó)家站年平均氣溫的差值絕對(duì)值最大可達(dá)3.0 ℃;2010—2014年全縣各地年平均最高氣溫為18.2~22.8 ℃,極大值中心位于中部以南邵家橋鎮(zhèn),低值中心位于西北部張家寨鎮(zhèn),各鄉(xiāng)鎮(zhèn)與思南國(guó)家站年平均最高氣溫的差值絕對(duì)值最大可達(dá)2.7 ℃;年平均最低氣溫的變化趨勢(shì)與年平均氣溫變化趨勢(shì)比較一致,各地年平均最低氣溫11.8~14.8 ℃,西北部張家寨鎮(zhèn)最低,思南最高(圖1c),各地與思南國(guó)家站年平均最低氣溫的差值絕對(duì)值最大可達(dá)2.9 ℃。
圖1 思南縣2010—2014年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度分布(a: 年平均氣溫b: 年平均最高氣溫c: 年平均最低氣溫。單位:℃)Fig.1 The temperature distribution during 2010-2014 in all towns of Sinan(a:The annual average temperature b:The annual average of highest temperature c:The annual average of lowest temperature. Unit:℃)
3.2歷年各月氣溫分析
思南縣地處亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候區(qū),四季分明,一般1月最冷,7月最熱。本文以4月、7月、10月、1月分別作為春、夏、秋、冬的代表月,對(duì)代表月氣溫特征進(jìn)行詳細(xì)分析。
從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)各月氣溫分布表(表略)可以看出:思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)月平均氣溫均在0 ℃以上,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)月平均氣溫1月最低,7月最高。4月、10月月平均氣溫最高為邵家橋,最低為張家寨,與思南國(guó)家站月平均氣溫的差值絕對(duì)值最大分別為2.5 ℃、3.1 ℃;7月月平均氣溫最高為思南,最低為東華,與思南國(guó)家站月平均氣溫的差值絕對(duì)值最大為3.7 ℃;1月月平均氣溫最高均為邵家橋,最低為寬坪,與思南國(guó)家站月平均氣溫的差值絕對(duì)值最大為3.6 ℃;4月、7月、10月、1月月平均最高氣溫最大值均為三道水,最小值均為張家寨,與思南國(guó)家站月平均最高氣溫的差值絕對(duì)值最大分別為2.9 ℃、4.2 ℃、3.8 ℃、2.7 ℃;4月月平均最低氣溫為12.0 ℃(東華)~14.5 ℃(三道水、邵家橋),7月月平均最低氣溫為21.1 ℃(東華)~24.4 ℃(思南),11月平均最低氣溫為9.2 ℃(寬坪)~12.1 ℃(思南),1月月平均最低氣溫為1.2 ℃(東華)~4.3 ℃(邵家橋),與思南國(guó)家站月平均最低氣溫的差值絕對(duì)值最大分別為2.4 ℃、3.3 ℃、2.9 ℃、3.0 ℃。
綜上,從思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的年平均氣溫、年平均最高氣溫、年平均最低氣溫,月平均氣溫、月平均最高氣溫及月平均最低氣溫分布情況可以看出,思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫分布主要呈現(xiàn)自南向北遞減趨勢(shì),氣溫高值中心主要位于中部以南,低值中心位于主要位于西北部。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站與思南國(guó)家站氣溫的差值絕對(duì)值最大值均>2.0 ℃,表明由于觀測(cè)位置不同,特別是地形高度不同,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站與思南國(guó)家站的氣溫有明顯差異,僅用思南國(guó)家站的氣溫預(yù)報(bào)代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較低。
氣溫預(yù)報(bào)指標(biāo)主要關(guān)注最高氣溫和最低氣溫。本文選用思南國(guó)家站作為代表站,利用最小二乘法擬合各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站與思南國(guó)家站各月月平最高氣溫和月平均最低氣溫的關(guān)系式。設(shè)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫指標(biāo)為變量y,思南國(guó)家站氣溫指標(biāo)為變量x,建立各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域站點(diǎn)與思南國(guó)家站的各月氣溫指標(biāo)的趨勢(shì)方程(由于部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)趨勢(shì)方程在定義域內(nèi)完全用二次多項(xiàng)式擬合效果較差,故在定義域內(nèi)采用線性和二次多項(xiàng)式分段擬合);并對(duì)所有回歸方程作顯著性檢驗(yàn)(F分布,α=0.05),發(fā)現(xiàn)有部分回歸方程不能通過α=0.05顯著性檢驗(yàn),回歸效果不明顯。但在實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn),即便使用通不過顯著性檢驗(yàn)的趨勢(shì)方程對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫進(jìn)行預(yù)報(bào),也比直接用思南國(guó)家站氣溫代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)效果好,因此利用此方法建立的趨勢(shì)方程預(yù)報(bào)鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫具有很好的實(shí)用性,對(duì)提高鄉(xiāng)鎮(zhèn)最低、最高氣溫預(yù)報(bào)具有重大意義。表1為思南縣7月各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫訂正方程。
表1 思南縣7月各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫訂正方程
選取2015年7月思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)逐日氣溫預(yù)報(bào)資料和同期實(shí)況氣溫資料對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的氣溫預(yù)報(bào)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估,根據(jù)《中短期天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法(試行)》評(píng)分辦法,統(tǒng)計(jì)得出2015年7月各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)的平均絕對(duì)誤差、均方根誤差和預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率(由于天橋站2015年自動(dòng)站數(shù)據(jù)缺測(cè),故未驗(yàn)證)。
表2為2015年7月思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的溫度預(yù)報(bào)評(píng)分;從表中分析可知:思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)最低氣溫和最高氣溫的平均絕對(duì)誤差均<2.2 ℃, 均方根誤差<2.7 ℃。據(jù)有關(guān)研究表明[4],氣溫預(yù)報(bào)的絕對(duì)誤差≤2 ℃預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于60%,表明預(yù)報(bào)效果很好。從表2中,可發(fā)現(xiàn)思南縣大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)的絕對(duì)誤差≤2 ℃的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于60%,說明思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫總體預(yù)報(bào)效果較好。最低氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率要明顯高于最高氣溫,最低氣溫的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差均低于最高氣溫,最低溫度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率接近80%,均比最高氣溫高。最高氣溫出現(xiàn)大值預(yù)報(bào)偏差的概率明顯多于最低氣溫。
當(dāng)實(shí)況氣溫與預(yù)報(bào)氣溫相近時(shí), 公眾會(huì)認(rèn)為預(yù)報(bào)是準(zhǔn)確可信的;但當(dāng)二者相差甚遠(yuǎn), 超過一定閾值時(shí),使人產(chǎn)生不可信的感覺。預(yù)報(bào)誤差根據(jù)1990年5月下發(fā)的“重要天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量評(píng)定辦法”,采用溫度預(yù)報(bào)絕對(duì)誤差超過4.5 ℃, 即溫度預(yù)報(bào)評(píng)分60分作為大值的閾值[4]。從表2可以看出,2015年7月思南各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)≤4.5 ℃的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于85%,最高達(dá)100%,證明此趨勢(shì)方程在公眾預(yù)報(bào)中的可信度較高。
通過對(duì)2015年7月氣溫預(yù)報(bào)檢驗(yàn)可以看出,運(yùn)用此方法擬合的趨勢(shì)方程對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)有一定的指導(dǎo)意義,可在工作中提供參考。
表2 思南縣2015年7月各鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)評(píng)分
運(yùn)用excel表格功能,在表格中輸入思南國(guó)家站與各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的溫度關(guān)系式。以預(yù)報(bào)員制作的思南國(guó)家站最高、最低氣溫預(yù)報(bào)結(jié)果作為基礎(chǔ),利用氣溫關(guān)聯(lián)方程,訂正各鄉(xiāng)鎮(zhèn)每日各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的最高、最低溫度。如圖2為思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2015年7月19日氣溫預(yù)報(bào)與實(shí)況數(shù)據(jù):
圖2 思南縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2015年7月19日氣溫預(yù)報(bào)與實(shí)況Fig.2 The temperature forecast and actual value of all towns On July 19, 2015 in Sinan
①?gòu)乃寄峡h各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2010—2014年氣溫分布情況可以看出,主要呈現(xiàn)自南向北遞減趨勢(shì),氣溫高值中心主要位于中部以南,低值中心主要位于西北部。
②各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站與思南國(guó)家站氣溫的差值絕對(duì)值最大值均大于2.0 ℃,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)站與思南國(guó)家站氣溫存在有明顯差異,單純用思南國(guó)家站的氣溫預(yù)報(bào)代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較低。
③通過將思南國(guó)家站和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)擬合,建立預(yù)報(bào)方法;對(duì)預(yù)報(bào)方程進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)的絕對(duì)誤差≤2 ℃的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于60%,≤4.5 ℃的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于85%,最高可達(dá)100%,說明運(yùn)用此預(yù)報(bào)方程對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)有較好的指導(dǎo)意義。
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The Temperature Analysis and Research of the Temperature Forecast’s Correction in all the Towns of Sinan County
ZHOU Jixian1,NIE Yun2
(1.Sinan Meteorological Bureau of Guizhou Province,Sinan 565100, China;2.Qinadongnan Meteorological Bureau of Guizhou Province, Kaili 556000, China)
Based on the temperature data from 25 towns’ automatic station and Sinan automatic station during 2010—2014,the statistics data of temperature distribution in Sinan County was analyzed. The results show that the temperature distribution mainly presents decreasing trend from south to north in Sinan and the obvious difference of average, maximum and minimum temperatures between Sinan and others’towns automatic station which at the same time vary with the seasons. The maximum temperature difference of the absolute value between Sinan and others’towns automatic station is greater than 2.0 ℃.In this paper, the towns’ temperature prediction method was established through the least square method; Sinan was selected as the representative station with the most complete data, using the temperature data and geographic distribution of Sinan and 25 towns’automatic station .The temperature relation equation between town station and Sinan national station was obtained by least-square method and the forecast method was established and verified. Results show that the prediction is satisfactory on the whole, which can provide a good guidance for the temperature forecast of towns.
analysis of temperature;temperature forecast;correction method;towns
1003-6598(2016)01-0030-05
2015-07-06
周繼先(1990—),女,助工,主要從事綜合氣象業(yè)務(wù)、氣象預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)工作,E-mail:wahahaad1234@163.com。
銅仁市氣象局氣象基金銅氣科合[2015]09號(hào)。
P457
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