韓 冰,齊 鐸,趙 玲,陳 喬

（1.黑龍江省氣象臺，黑龍江 哈爾濱 150030;2.牡丹江市氣象局，黑龍江 牡丹江 157000）

1 引言

溫度是天氣預(yù)報(bào)基本要素之一，公眾對于溫度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度要求也越來越高。由于黑龍江省地處中國東北部，面積廣闊，南北地區(qū)溫度差異大，溫度的季節(jié)變化明顯，受日輻射、天空狀況、風(fēng)力風(fēng)速以及地形等因素的影響較多，一直以來溫度的預(yù)報(bào)是精細(xì)化預(yù)報(bào)的難點(diǎn)之一，因此做好溫度的精細(xì)化預(yù)報(bào)對提高預(yù)報(bào)員的精細(xì)化預(yù)報(bào)能力以及公眾氣象服務(wù)都有重要意義。

圖1 50953站2013年08時(shí)（a）最高氣溫、(b)最低氣溫和20時(shí)(c)最高氣溫、(d)最低氣溫誤差值分布曲線

國家氣象中心自2010年開始下發(fā)EC細(xì)網(wǎng)格模式資料，明顯的提高了預(yù)報(bào)的精細(xì)化程度，為了更好地將此項(xiàng)精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)際預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)相結(jié)合，本文通過將EC細(xì)網(wǎng)格數(shù)值預(yù)報(bào)模式的氣溫預(yù)報(bào)與實(shí)況進(jìn)行逐站逐日的對比檢驗(yàn)分析，并且按照季節(jié)、地形等影響因素分類，在每一類情況下將數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的溫度預(yù)報(bào)與實(shí)況溫度進(jìn)行擬合分析，計(jì)算出EC細(xì)網(wǎng)格模式溫度預(yù)報(bào)對黑龍江省氣溫預(yù)報(bào)是否具有穩(wěn)定偏差或者某種非線性關(guān)系，進(jìn)而研究對于EC細(xì)網(wǎng)格模式溫度預(yù)報(bào)的訂正可行性。

2 插值方法簡述

由于數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品準(zhǔn)確率最高的時(shí)效為預(yù)報(bào)零場，選取EC細(xì)網(wǎng)格模式溫度產(chǎn)品的零場數(shù)據(jù)進(jìn)行雙線性插值，計(jì)算實(shí)況溫度數(shù)據(jù)與其的差值并進(jìn)行分析。雖然預(yù)報(bào)零場僅為08時(shí)和20時(shí)兩個(gè)時(shí)次，與日極端氣溫出現(xiàn)的時(shí)次相距時(shí)間較長，但考慮到預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，相比其他預(yù)報(bào)時(shí)效零場數(shù)據(jù)更為精確，如果預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高的零場數(shù)據(jù)與實(shí)況日極端氣溫值直接存在穩(wěn)定性誤差，將對溫度預(yù)報(bào)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性的提高均有很大幫助。將EC細(xì)網(wǎng)格數(shù)值預(yù)報(bào)的格點(diǎn)數(shù)據(jù)插值到站點(diǎn)后，與黑龍江省83個(gè)地面基本站所觀測的氣溫實(shí)況進(jìn)行逐日的對比分析，得出4類誤差數(shù)據(jù)， 分別為：Tmax08、Tmax20 和 Tmin08、Tmin20。

3 誤差特征分析

3.1 起報(bào)時(shí)間的誤差特征分析

從08時(shí)和20時(shí)兩個(gè)起報(bào)時(shí)間的誤差結(jié)果對比檢驗(yàn)可以看出，不同時(shí)次的檢驗(yàn)結(jié)果相差較大，但都表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化特征。

從圖1可見，最高氣溫誤差基本都大于0，而最低氣溫誤差有正有負(fù)。說明08時(shí)的零場2 m氣溫始終低于日最高氣溫，20時(shí)的零場2 m氣溫偶爾高于日最高氣溫，而最低氣溫較08時(shí)和20時(shí)的零場2 m氣溫值在5-11月份均低。

3．2 固定站點(diǎn)的誤差特征

取地形相近的齊齊哈爾、大慶、綏化站進(jìn)行比較，可以看出三站間差異較小，08時(shí)和20時(shí)起報(bào)時(shí)間的變化特征均表現(xiàn)一致，說明在同一地形的條件下，誤差變化存在一定的相似性。

根據(jù)地形條件特點(diǎn)及誤差變化規(guī)律對站點(diǎn)進(jìn)行歸類，打破傳統(tǒng)的行政區(qū)域劃分，并選取相似地形中的代表站對全省范圍站點(diǎn)的誤差變化進(jìn)行分析，代表站點(diǎn)選取結(jié)果為：(1)拜泉（嫩江、五大連池、北安、富裕、依安、拜泉、克山、克東、訥河、海倫、綏棱、望奎、青岡、安達(dá)、綏化）；(2)雙鴨山（樺南、樺川、雙鴨山、友誼、饒河、寶清、集賢、雞西、雞東、密山、七臺河、勃利、依蘭）；(3)肇東（肇東、肇州、蘭西、慶安、明水、肇源）；(4)牡丹江（木蘭、方正、延壽、通河、牡丹江、海林、寧安、東寧）；(5)哈爾濱（哈爾濱、雙城、呼蘭、巴彥、賓縣、五常、尚志）；(6)、齊齊哈爾（龍江、甘南、齊齊哈爾、泰來、杜蒙、林甸、大慶）；(7)新林（漠河、北極村、塔河、呼中、新林、呼瑪）；(8)佳木斯（佳木斯、湯原、同江、綏濱、富錦）；(9)伊春（伊春、五營、鐵力、鶴崗、蘿北）；(10)綏芬河（林口、穆棱、綏芬河）；(11)黑河（黑河、孫吳、遜克）；(12)嘉蔭（嘉蔭、烏伊嶺）(13)虎林；(14)大興安嶺；(15)撫遠(yuǎn)。

4 誤差訂正分析

對拜泉、雙鴨山站誤差進(jìn)行正態(tài)曲線分析，發(fā)現(xiàn)誤差符合正態(tài)分布，清晰的展示了誤差集中分布在某一區(qū)間內(nèi)，說明誤差具備可訂正性(圖2)。選擇誤差范圍最為集中的7月份，對雙鴨山站的誤差進(jìn)行了簡單的平均值訂正，訂正結(jié)果多數(shù)都能夠滿足絕對值小于 2(圖 3)。

圖2 (a)拜泉、(b)雙鴨山站誤差值正態(tài)分布曲線

圖3 雙鴨山站7月份誤差平均值訂正結(jié)果

降水對于日極端氣溫的變化影響尤為重要，選擇誤差范圍最為集中的7月份，以降水情況進(jìn)行誤差分析，結(jié)果表明大量級降水對應(yīng)的誤差并不都是小的，沒有明顯的特征表現(xiàn)。這是由于降水性質(zhì)、降水時(shí)間導(dǎo)致的，尤其是短時(shí)對流性降水對溫度的影響更為復(fù)雜，因此考慮降水天氣對誤差進(jìn)行分析難度較大，不易完成。

5 結(jié)論

本文利用2013年、2014年（1-10月）的EC細(xì)網(wǎng)格2 m氣溫資料黑龍江省83個(gè)站點(diǎn)的日極端氣溫進(jìn)行訂正研究，結(jié)果表明：

（1）EC細(xì)網(wǎng)格模式2 m溫度預(yù)報(bào)產(chǎn)品本身對于最高氣溫的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較最低氣溫高；

（2）EC細(xì)網(wǎng)格模式不同起報(bào)時(shí)間的預(yù)報(bào)誤差之間沒有顯著的差異；

（3）EC細(xì)網(wǎng)格模式對于日極端氣溫的預(yù)報(bào)誤差具有可訂正性。