高艷波++譚政華++秦+瑜++寇思聰++唐秋艷

摘要 利用2013—2015年本溪區(qū)域自動站溫度資料與中央臺指導(dǎo)預(yù)報、T639 2 m氣溫、歐洲中心2 m氣溫、天氣在線氣溫預(yù)報和本溪市氣象臺24 h氣溫預(yù)報等數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行比較。結(jié)果表明，各數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的最低氣溫預(yù)報好于最高氣溫預(yù)報，天氣在線和中央臺預(yù)報效果更好；建立溫度訂正指標(biāo)為T639和歐洲中心最低氣溫預(yù)報加1 ℃，中央臺、T639、歐洲中心最高氣溫預(yù)報分別加1、3、2 ℃；對數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行回歸分析，得到最低、最高氣溫客觀預(yù)報方程，擬合效果較好，可作為日常溫度預(yù)報參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞 數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品；溫度預(yù)報；回歸分析；檢驗；客觀預(yù)報方法；遼寧本溪

中圖分類號 P457 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）11-0207-02

現(xiàn)代氣象服務(wù)業(yè)務(wù)發(fā)展日益迅速，數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品逐漸增加和完善，準(zhǔn)確率和精度都相應(yīng)提升，但是由于多種因素的影響，在應(yīng)用過程中仍會出現(xiàn)誤差。因此，應(yīng)對模式預(yù)報產(chǎn)品的特性進(jìn)行更深入的了解，通過檢驗不斷總結(jié)應(yīng)用的經(jīng)驗，從而根據(jù)本地情況優(yōu)化選擇與釋用相應(yīng)的預(yù)報產(chǎn)品，從而有效提高預(yù)報準(zhǔn)確率[1-3]。

因為本溪地區(qū)地處山區(qū)，氣溫波動大，溫度預(yù)報準(zhǔn)確率不穩(wěn)定，所以有必要對數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行檢驗和分析，以便更好地對其開展業(yè)務(wù)應(yīng)用，提高預(yù)報準(zhǔn)確率。本文通過對多家數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品和最低、最高氣溫實(shí)況進(jìn)行對比分析，選擇預(yù)報較為穩(wěn)定、預(yù)報效果較好的預(yù)報產(chǎn)品，為預(yù)報員選擇可信度較高的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品提供參考，并且建立了最低、最高氣溫客觀預(yù)報方程，為本溪地區(qū)溫度預(yù)報提供參考，期望能夠進(jìn)一步提高溫度預(yù)報準(zhǔn)確率[4-5]。

1 資料來源與研究方法

1.1 資料來源

本文選取2013—2015年本溪區(qū)域自動站溫度資料，選取20：00至次日20：00地面最低、最高氣溫，逐日中央臺指導(dǎo)預(yù)報（SCMOC）、T639 2 m氣溫、歐洲中心2 m氣溫、天氣在線氣溫預(yù)報和市氣象臺24 h氣溫預(yù)報（SPCC）[6-7]。

1.2 研究方法

對數(shù)值溫度預(yù)報產(chǎn)品與溫度實(shí)況進(jìn)行對比，以差值范圍在±2 ℃以內(nèi)作為標(biāo)準(zhǔn)，判斷其準(zhǔn)確性。通過對平均誤差、準(zhǔn)確率、絕對誤差等進(jìn)行統(tǒng)計分析，建立溫度預(yù)報客觀定量化回歸方程，以評價各家預(yù)報產(chǎn)品的適用性。對回歸方程及回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗，判斷其有效性，對提高本地溫度預(yù)報準(zhǔn)確率有一定參考價值[8-10]。

2 溫度預(yù)報檢驗

2.1 準(zhǔn)確率

由圖1可知，不同模式溫度預(yù)報產(chǎn)品的年平均準(zhǔn)確率各不相同，最低氣溫預(yù)報的準(zhǔn)確率高于最高氣溫預(yù)報的準(zhǔn)確率。本溪市氣象臺溫度預(yù)報準(zhǔn)確率最高，最低氣溫、最高氣溫準(zhǔn)確率分別達(dá)83.42%、82.19%。各數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品最低氣溫的準(zhǔn)確率為61%～73%，差異較小，其中天氣在線最高準(zhǔn)確率為72.15%。因此，最低氣溫數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品可直接作為本地預(yù)報的參考。最高氣溫準(zhǔn)確率方面，各家數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品存在明顯差異，準(zhǔn)確率最高的是天氣在線（70.23%），準(zhǔn)確率最低的是T639（32.16%）。因此，天氣在線和中央臺數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品可作為日常最高氣溫預(yù)報的參考，而歐洲中心T639和預(yù)報產(chǎn)品有待進(jìn)一步分析。

2.2 誤差

從各家最低氣溫預(yù)報的平均誤差和平均絕對誤差（表1）來看，中央臺、天氣在線和市氣象臺預(yù)報的誤差值均較小，預(yù)報效果較好，T639和歐洲中心的誤差值稍大（1 ℃左右），日常最低氣溫預(yù)報時可適當(dāng)向上調(diào)整。最低氣溫的平均絕對誤差值在2 ℃以內(nèi)，說明各家數(shù)值預(yù)報都具有參考價值。

從最高氣溫的平均誤差和平均絕對誤差（表1）來看，各家數(shù)值預(yù)報差距比較明顯，天氣在線和市氣象臺預(yù)報誤差值小，中央臺預(yù)報比實(shí)況偏低1 ℃左右，T639和歐洲中心誤差值較大，T639預(yù)報比實(shí)況偏低3.04 ℃，歐洲中心預(yù)報比實(shí)況偏低2.29 ℃。最高氣溫的平均絕對誤差分析，中央臺、天氣在線和市氣象臺誤差在2 ℃以內(nèi)，中央臺和天氣在線對最高氣溫預(yù)報有很好的參考價值，T639和歐洲中心預(yù)報的平均絕對誤差值較大，應(yīng)用時需要進(jìn)一步訂正。

2.3 預(yù)報誤差訂正

基于數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的誤差分析結(jié)果，建立溫度預(yù)報訂正指標(biāo)。最低氣溫預(yù)報時，T639和歐洲中心加1 ℃；最高氣溫預(yù)報時，中央臺加1 ℃，T639加3 ℃，歐洲中心加2 ℃。應(yīng)用2016年1月1日至12月31日的各家數(shù)值溫度預(yù)報和最高最低實(shí)況溫度進(jìn)行檢驗，預(yù)報準(zhǔn)確率均有上升，最為明顯的是T639和歐洲中心最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，相比上升了25%～30%，可以進(jìn)行業(yè)務(wù)應(yīng)用。

3 回歸方程的建立

對中央臺指導(dǎo)預(yù)報、T639、歐洲中心、天氣在線溫度預(yù)報分別與最高、最低溫度實(shí)況制作散點(diǎn)圖。分析得出，本溪市實(shí)況溫度與各家數(shù)值溫度預(yù)報之間存在明顯線性關(guān)系。計算它們之間的相關(guān)系數(shù)r，得出r值均>0.98，即表明線性關(guān)系較強(qiáng)，可以建立線性回歸方程。

3.1 最低氣溫預(yù)報方程

利用回歸分析，建立最低實(shí)況溫度與各家數(shù)值溫度預(yù)報的多元線性回歸方程。模型中調(diào)整的判定系數(shù)為0.979，方程擬合效果良好，并且通過了回歸方程的顯著性檢驗和回歸系數(shù)的顯著性檢驗，建立的方程有效。因此，得出最低氣溫回歸方程為：

y=0.446+0.339x1+0.186x2+0.18x3+0.302x4

其中，x1為中央臺最低氣溫指導(dǎo)預(yù)報，x2為T639最低氣溫預(yù)報，x3為歐洲中心最低氣溫預(yù)報，x4為天氣在線最低氣溫預(yù)報。

3.2 最高氣溫預(yù)報方程

利用回歸分析，建立最高實(shí)況溫度與各家數(shù)值溫度預(yù)報的多元線性回歸方程，模型中調(diào)整的判定系數(shù)為0.98，方程擬合效果良好，回歸方程的顯著性檢驗Sig為0.000<0.01，建立回歸方程有效?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗，T639的Sig為0.111>0.05，需要重新建立回歸方程。利用逐步回歸重新建立最高氣溫回歸方程，模型中調(diào)整的判定系數(shù)為0.98，通過了回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗，建立的回歸方程有效。因此，得出最高氣溫回歸方程為：

y=1.837+1.98x1+0.333x3+0.422x4

其中，x1為中央臺最低氣溫指導(dǎo)預(yù)報，x2為T639最低氣溫預(yù)報，x3為歐洲中心最低氣溫預(yù)報，x4為天氣在線最低氣溫預(yù)報。

3.3 回歸方程檢驗

對所建立的回歸方程利用2016年1月1日至12月31日的各家數(shù)值溫度預(yù)報和最高、最低實(shí)況溫度進(jìn)行檢驗，評定了溫度預(yù)報的準(zhǔn)確率、平均誤差和平均絕對誤差（表2、3）。分析所得的最低溫度預(yù)報檢驗結(jié)果，可以看出建立的擬合方程預(yù)報效果較好，預(yù)報準(zhǔn)確率均高于各家數(shù)值預(yù)報，平均誤差和平均絕對誤差減小。分析最高溫度預(yù)報的檢驗表，得到同樣結(jié)果。說明建立的最低、最高溫度預(yù)報方程都比較滿意。

4 結(jié)論

通過對2013年11月至2015年10月各家數(shù)值溫度預(yù)報產(chǎn)品檢驗分析表明：

數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品方面，最低氣溫的預(yù)報優(yōu)于最高氣溫的預(yù)報。各家最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率均超過了60%，其中天氣在線最高，為72.15%；其次是中央臺，為69.79%，預(yù)報員可以直接將其作為參考。

各家數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品最高氣溫預(yù)報差距比較明顯，準(zhǔn)確率在30%～70%之間，天氣在線最高，為70.23%，其次是中央臺，為63.29%；歐洲中心和T639的準(zhǔn)確率較低；T639最低，僅為32.16%。因此，最高氣溫預(yù)報可參考天氣在線和中央臺，T639和歐洲中心預(yù)報應(yīng)用時需要進(jìn)一步訂正。

誤差分析方面，中央臺和天氣在線最低氣溫預(yù)報效果好，T639和歐洲中心的誤差值稍大，約1 ℃，日常最低氣溫預(yù)報時可適當(dāng)向上調(diào)整。從最高氣溫的平均誤差和平均絕對誤差看，各家數(shù)值預(yù)報差距明顯，天氣在線誤差值小，中央臺預(yù)報偏低約1 ℃，T639偏低3.04 ℃，歐洲中心偏低2.29 ℃。天氣在線和中央臺對最高氣溫預(yù)報有更高的參考價值。

建立溫度預(yù)報訂正指標(biāo)。最低氣溫預(yù)報時，T639和歐洲中心加1 ℃；最高氣溫預(yù)報時，中央臺加1 ℃，T639加3 ℃，歐洲中心加2 ℃。檢驗分析表明，預(yù)報準(zhǔn)確率均有上升，最為明顯的是T639和歐洲中心最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，相比上升了25%～30%，可以進(jìn)行業(yè)務(wù)應(yīng)用。

利用回歸方法建立了本溪溫度預(yù)報方程，最低、最高溫度方程分別為y=0.446+0.339x1+0.186x2+0.18x3+0.302x4和y=1.837+1.98x1+0.333x3+0.422x4。

利用2016年1月1日至12月31日各家數(shù)值溫度預(yù)報和最高、最低實(shí)況溫度對回歸方程進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明方程擬合效果較好，最低、最高氣溫準(zhǔn)確率均提高，達(dá)到了業(yè)務(wù)使用目的，預(yù)報員可以在日常天氣預(yù)報工作中參考使用。

5 參考文獻(xiàn)

[1] 潘留杰，張宏芳，王建鵬.數(shù)值天氣預(yù)報方法檢驗研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2014，29（3）：327-335.

[2] 薛志磊，張書余.氣溫預(yù)報方法研究及其應(yīng)用進(jìn)展綜述[J].干旱氣象，2012，30（3）：451-458.

[3] 楊昌賢，鄭艷，林建興，等.數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品檢驗與評估[J].氣象研究與應(yīng)用，2008，29（2）：32-37.

[4] 李恩莉.數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品在寶雞市溫度預(yù)報中的應(yīng)用[J].氣象研究與應(yīng)用，2013，34（3）：39-42

[5] 康桂紅，張艷，崔兆韻，等.數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品在泰安市溫度預(yù)報中的檢驗[J].資源與環(huán)境科學(xué)，2010（21）：321-322.

[6] 張寧娜，黃閣，吳曼麗，等.2010年國內(nèi)外3種數(shù)值預(yù)報在東北地區(qū)的預(yù)報檢驗[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2012，28（2）：28-33.

[7] 屠妮妮，何光碧，張利紅.成都區(qū)域氣象中心業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品檢驗分析[J].高原山地氣象研究，2010，30（1）：21-28.

[8] 崔錦，周小珊，陳力強(qiáng)，等.3種數(shù)值模式對2008年5—8月遼寧降水預(yù)報的天氣學(xué)檢驗[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，28（21）：11236-11239.

[9] 管成功，王克敏，陳曉紅.2002—2005年T213數(shù)值降水預(yù)報產(chǎn)品分析檢驗[J].氣象，2006，32（8）：70-76.

[10] 吳曼麗，梁寒，王灜，等.2008年T213與德國降水?dāng)?shù)值預(yù)報產(chǎn)品對比檢驗[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2009，25（4）：22-26.