郝翠萍 張明俊 徐曉亮

摘要 選取2015—2019年青島市嶗山區(qū)10個氣象自動站的日氣溫數(shù)據(jù)和EC細(xì)網(wǎng)格模式2 m氣溫預(yù)報產(chǎn)品，驗(yàn)證EC細(xì)網(wǎng)格模式2 m氣溫預(yù)報產(chǎn)品最低溫度和最高溫度在青島嶗山地區(qū)的準(zhǔn)確率，同時分析嶗山地區(qū)溫度的時間、空間分布特征，對預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行訂正，在實(shí)際業(yè)務(wù)中進(jìn)行推廣，提高預(yù)報的準(zhǔn)確率，做好公眾氣象服務(wù)。結(jié)果表明，氣溫存在年變化差異和季節(jié)內(nèi)差異，同一種溫度下，春季和夏季的區(qū)域分布比較類似，秋季和冬季的區(qū)域分布比較類似;嶗山區(qū)內(nèi)EC細(xì)網(wǎng)格24 h最低溫度預(yù)報值偏高，最高溫度預(yù)報值偏低，最低溫度的預(yù)報總體準(zhǔn)確率比最高溫度的預(yù)報總體準(zhǔn)確率要高，西部地區(qū)的預(yù)報準(zhǔn)確率要高于東部地區(qū)的準(zhǔn)確率;通過訂正后，發(fā)現(xiàn)最低溫度4個季節(jié)的預(yù)報準(zhǔn)確率都在50%以上，最高溫度訂正后的準(zhǔn)確率，除夏季59%以外，其他各季節(jié)均在75%以上。

數(shù)值天氣預(yù)報是在一定的初始條件和邊界條件下，借助大氣運(yùn)動方程組，由已知狀態(tài)的氣象要素去求解未來狀態(tài)的氣象要素，如氣溫、降水等，具有重要意義。隨著模式檢驗(yàn)技術(shù)的不斷進(jìn)步，加之如衛(wèi)星資料、雷達(dá)資料等非常規(guī)觀測資料被運(yùn)用于模式當(dāng)中，使得相關(guān)氣象要素值較之前改進(jìn)提升。在當(dāng)前業(yè)務(wù)工作中，尤其是2018年推行全國智能網(wǎng)格預(yù)報后，各級預(yù)報員在制作相關(guān)氣象要素預(yù)報時，除了自己的經(jīng)驗(yàn)預(yù)報和對天氣形勢、環(huán)流背景的判斷外，更多參考數(shù)值預(yù)報的格點(diǎn)產(chǎn)品，將主觀預(yù)報和客觀預(yù)報結(jié)合起來，進(jìn)一步提高氣象預(yù)報的準(zhǔn)確率。氣溫預(yù)報是天氣預(yù)報的重要內(nèi)容，不但對干旱、霜凍等災(zāi)害性天氣發(fā)生發(fā)展有著重要作用，同時是生活指數(shù)、穿衣指數(shù)等公眾氣象服務(wù)的重要參考數(shù)據(jù)。EC細(xì)網(wǎng)格模式氣溫數(shù)據(jù)在預(yù)報業(yè)務(wù)中有著廣泛應(yīng)用，從早期的粗網(wǎng)格數(shù)據(jù)到現(xiàn)在的細(xì)網(wǎng)格數(shù)據(jù)，在不斷進(jìn)步、不斷發(fā)展。針對氣溫預(yù)報，許多學(xué)者已經(jīng)開始了相關(guān)研究，如劉春風(fēng)等[1]在研究新疆及周邊地區(qū)2 m溫度時發(fā)現(xiàn)EC模式提供的溫度數(shù)值偏高。潘留杰等[2]選取北半球區(qū)域分季節(jié)研究EC細(xì)網(wǎng)格模式溫度結(jié)果時發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性差異，夏季特別是7月預(yù)報能力最弱。范蘇丹等[3]選取了2014年6—8月山東氣溫預(yù)報幾種數(shù)值模式產(chǎn)品進(jìn)行對比分析，認(rèn)為EC細(xì)網(wǎng)格對內(nèi)陸最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高，WRF集合預(yù)報次之，EC細(xì)網(wǎng)格和T639？鄄MOS對內(nèi)陸最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高。萬夫敬等[4]利用2013—2015年EC細(xì)網(wǎng)格模式 2 m氣溫預(yù)報產(chǎn)品，分析了不同季節(jié)和不同天氣形勢下EC 細(xì)網(wǎng)格模式產(chǎn)品對青島地區(qū)7個基準(zhǔn)站逐日最高氣溫和最低氣溫的預(yù)報性能，進(jìn)一步驗(yàn)證了其在業(yè)務(wù)方面的可行性。

嶗山區(qū)是青島市的一張重要名片，貫徹落實(shí)國家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和環(huán)境保護(hù)，增加環(huán)保投入，實(shí)施碧水工程、藍(lán)天工程、綠色工程等系列環(huán)保工程。因獨(dú)特的“小江南”氣候而生長的嶗山茶成為不可多得的飲品;寒露蜜桃、櫻桃等品種優(yōu)良，遠(yuǎn)近聞名;廣闊的海岸線為海洋捕撈提供了得天獨(dú)厚的有利條件，盛產(chǎn)黃花魚、海參、鮑魚、扇貝、海帶、石花菜等海珍美味。所以準(zhǔn)確的氣溫預(yù)報在嶗山區(qū)有著重要意義，不僅可以合理利用氣候資源開展種植養(yǎng)殖工作，還能更加準(zhǔn)確地開發(fā)旅游資源。

1資料與方法

1.1研究資料

選取2015—2019年嶗山太清、西韓、午山、氣象度假村、北宅、北九水、巨峰索道、朱頂山、沙子口和曉望小學(xué)10個自動站的日最低氣溫、最高氣溫實(shí)況數(shù)據(jù)。

選取2017年6月5日至2019年8月11日的EC細(xì)網(wǎng)格模式氣溫數(shù)據(jù)，其范圍為90°～140° E，20°～50° N，精度為0.125°×0.125°。主要研究24 h內(nèi)的溫度變化情況，以3 h為間隔，選出格點(diǎn)的最高、最低氣溫。嶗山區(qū)的站點(diǎn)數(shù)據(jù)與對應(yīng)的格點(diǎn)數(shù)據(jù)相匹配（圖1）。

1.2研究方法

距平變量可以表示對平均值的正常情況的偏差，在研究過程中可以濾除平均值，使各變量在同一水平上比較，偏高值或偏低值更加直觀。

標(biāo)準(zhǔn)差用來描述要素數(shù)據(jù)資料與平均值差異的平均狀況，可以看出數(shù)據(jù)自身的穩(wěn)定性。

多項(xiàng)式擬合用于數(shù)值預(yù)報中的客觀分析，基于針對數(shù)據(jù)的非線性函數(shù)的線性模型是非常常見的，這種方法既可以像線性模型一樣高效的運(yùn)算，同時使得模型可以適用于更為廣泛的數(shù)據(jù)上，借助其趨勢分析進(jìn)行數(shù)據(jù)訂正。

2嶗山區(qū)自動站溫度數(shù)據(jù)分析

2.1時間分布

從圖2可以看出，青島市嶗山區(qū)2015—2017年四季的最低溫度、最高溫度變化趨勢一致，存在年變化差異和季節(jié)內(nèi)差異。2015、2016和2017年春季溫度逐漸上升、秋季溫度逐漸下降、冬季溫度先降后升;夏季溫度在2015、2016年逐漸上升，2017年卻是先升后降，說明溫度的變化存在年變化。

2.2空間分布

根據(jù)自動站數(shù)據(jù)，分別計(jì)算出嶗山太清等10個自動站春季、夏季、秋季、冬季最低氣溫、最高氣溫的距平值，繪制2015—2017年嶗山區(qū)春季、夏季、秋季、冬季最低溫度、最高溫度距平空間分布圖（圖3）。

從圖3可以看出，最低溫度、最高溫度在相同季節(jié)內(nèi)的區(qū)域分布大致相同，只是極端數(shù)值區(qū)域的范圍和程度不同，同一種溫度下，春季和夏季的區(qū)域分布比較類似，秋季和冬季的區(qū)域分布比較類似，但是溫度具體偏高區(qū)域和溫度偏低區(qū)域的范圍有所不同。區(qū)域溫度差異性可能與自動站的選取有關(guān)，如海拔高度、海陸位置、人口密度等有關(guān)。

綜上所述，在對嶗山區(qū)最低溫度、最高溫度進(jìn)行訂正時，可以考慮不同季節(jié)訂正數(shù)值不同，同時相鄰站點(diǎn)相類似訂正，進(jìn)一步提高預(yù)報的準(zhǔn)確性。

3EC細(xì)網(wǎng)格溫度數(shù)據(jù)在嶗山區(qū)應(yīng)用性分析

對EC細(xì)網(wǎng)格數(shù)據(jù)處理后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性比較差，00：00數(shù)據(jù)記錄是633 d，03：00數(shù)據(jù)記錄是619 d，06：00數(shù)據(jù)記錄是617 d，09：00、12：00、15：00、24：00數(shù)據(jù)記錄是616 d，18：00數(shù)據(jù)記錄是614 d，21：00數(shù)據(jù)記錄是615 d。為了確保數(shù)據(jù)的客觀真實(shí)性，對所有時次的數(shù)據(jù)進(jìn)行相同日期的篩選，最終確定了600 d所有時次都有相應(yīng)的格點(diǎn)數(shù)據(jù)值，其中春季樣本個數(shù)是141 d、夏季樣本個數(shù)是223 d、秋季樣本個數(shù)是89 d、冬季樣本個數(shù)是147 d。

通過計(jì)算可以得出嶗山區(qū)選取10個站點(diǎn)的24 h最低（高）氣溫的誤差分析（表1～2）。從表1～2可以看出，嶗山區(qū)內(nèi)EC細(xì)網(wǎng)格24 h最低溫度與站點(diǎn)實(shí)際觀測數(shù)據(jù)相比，預(yù)報數(shù)值偏高，最大出現(xiàn)在巨峰索道，平均偏高3.26℃，最小出現(xiàn)在午山，也偏高0.32℃;嶗山區(qū)內(nèi)EC細(xì)網(wǎng)格24 h最高溫度與站點(diǎn)實(shí)際觀測數(shù)據(jù)相比，預(yù)報數(shù)值偏低，最大出現(xiàn)在北宅，平均偏低2.26℃，最小出現(xiàn)在氣象度假村，也偏低0.47℃，表明低溫預(yù)報的極端值更明顯。從均方根誤差上分析，EC細(xì)網(wǎng)格24 h最低溫度其值為2.32℃，EC細(xì)網(wǎng)格24 h最高溫度其值為2.07℃，表明高溫預(yù)報的整體穩(wěn)定性、延續(xù)性比低溫更好一些。

從圖4可以看出，2015—2017年嶗山區(qū)最低溫度的預(yù)報總體準(zhǔn)確率比最高溫度的預(yù)報總體準(zhǔn)確率要高。不論是最低溫度還是最高溫度，西部地區(qū)的預(yù)報準(zhǔn)確率要高于東部地區(qū)的預(yù)報準(zhǔn)確率。低溫預(yù)報準(zhǔn)確率前3位是午山、氣象度假村、嶗山太清，高溫預(yù)報準(zhǔn)確率前3位是氣象度假村、西韓、沙子口（曉望小學(xué)并列），預(yù)報準(zhǔn)確率都較好的是氣象度假村。低溫預(yù)報準(zhǔn)確率后3位是巨峰索道、北九水、北宅，高溫預(yù)報準(zhǔn)確率后3位是北宅、巨峰索道、朱頂山，預(yù)報準(zhǔn)確率都較差的是北宅和巨峰索道。

綜上表明EC細(xì)網(wǎng)格24 h氣溫數(shù)據(jù)在嶗山地區(qū)總體上準(zhǔn)確率西高東低，但預(yù)報準(zhǔn)確率的極端值不同。

4對EC細(xì)網(wǎng)格溫度數(shù)據(jù)訂正研究

通過前面的研究發(fā)現(xiàn)EC細(xì)網(wǎng)格24 h溫度數(shù)據(jù)不論低溫還是高溫在不同區(qū)域的準(zhǔn)確率存在明顯差異，具有一定誤差，有的地區(qū)甚至有較大誤差，所以在具體使用過程中必須對其進(jìn)行修正，這對于提高預(yù)報的準(zhǔn)確率有明顯的提升作用，能夠更好地做好公眾氣象服務(wù)，將最低溫度和最高溫度更好地表述出來。

通過前文的研究發(fā)現(xiàn)嶗山區(qū)各地溫度存在明顯的季節(jié)性差異，因此在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中對各站點(diǎn)分季節(jié)修正，準(zhǔn)確率會進(jìn)一步提高，更加貼近真實(shí)的工作人員。

按照春、夏、秋、冬分類，分別對嶗山太清等10個站點(diǎn)的最低溫度、最高溫度進(jìn)行訂正后帶回檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)各站各季節(jié)訂正效果不盡相同，最低溫度訂正夏季最好，春季最差;最高溫度修正春季和夏季最好，秋季最差。整體而言，最高溫度的訂正效果比最低溫度的訂正效果好。最低溫度訂正4個季節(jié)全部提高的站點(diǎn)有北九水和巨峰索道，最高溫度訂正4個季節(jié)全部提高的站點(diǎn)有北宅和沙子口。為了進(jìn)一步提高訂正的準(zhǔn)確率，將相關(guān)樣本進(jìn)行不同多次擬合，選擇最優(yōu)結(jié)果，得出最低溫度和最高溫度的最終訂正結(jié)果（表3和表4）。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)訂正結(jié)果的效果，選取2018—2019年的溫度數(shù)據(jù)，結(jié)合表3和表4中的訂正結(jié)果，計(jì)算訂正后預(yù)報的準(zhǔn)確率（表5和表6）。

從表5～6可以看出，最低溫度訂正后4個季節(jié)的預(yù)報準(zhǔn)確率都在50%以上，最好的是夏季（87.69%）;除了北宅以外，其他各地區(qū)的預(yù)報準(zhǔn)確率平均值都在50%以上。最高溫度訂正后的預(yù)報準(zhǔn)確率和最低溫度訂正后的預(yù)報準(zhǔn)確率相比，除了夏季以外，其他各季節(jié)都較高，均在75%以上;各地區(qū)的預(yù)報準(zhǔn)確率平均值均在60%以上，最好的是北宅，達(dá)到了90.97%。因此，可以看出同一個季節(jié)低溫和高溫的改善程度不同，同一個地區(qū)的改善程度也不同，存在明顯的差異性。

5結(jié)論與討論

青島市嶗山區(qū)2015—2017年最低溫度、最高溫度在相同季節(jié)內(nèi)的區(qū)域分布大致相同，只是極端數(shù)值區(qū)域的范圍和程度不同，同一種溫度下，春季和夏季的區(qū)域分布比較類似，秋季和冬季的區(qū)域分布比較類似。最低溫度的預(yù)報總體準(zhǔn)確率比最高溫度的預(yù)報總體準(zhǔn)確率要高。不論是最低溫度還是最高溫度，西部地區(qū)的預(yù)報準(zhǔn)確率要高于東部地區(qū)的準(zhǔn)確率。

對EC細(xì)網(wǎng)格數(shù)據(jù)的訂正，由于網(wǎng)格資料和自動站數(shù)據(jù)資料的時間尺度比較短，同時僅有的數(shù)據(jù)連續(xù)性存在一定問題，導(dǎo)致研究數(shù)據(jù)存在誤差。通過前面的研究發(fā)現(xiàn)，EC細(xì)網(wǎng)格24 h溫度數(shù)據(jù)不論低溫還是高溫在不同區(qū)域的準(zhǔn)確率存在明顯差異，具有一定誤差，有的地區(qū)甚至有較大誤差，說明空間分布對數(shù)據(jù)也有較大影響。可見，時間尺度和空間尺度上都是后期改進(jìn)需要考慮的內(nèi)容。

此外，鑒于樣本個數(shù)不足，尤其是2018—2019年驗(yàn)證訂正結(jié)果的有效樣本個數(shù)較少，對結(jié)果的反映有一定的偏差性。同時，沒有對極端天氣，如寒潮、大霧、雷暴等天氣下氣溫的變化進(jìn)行分類研究，如夏季最高溫度的預(yù)報較差可能是因?yàn)槲绾髲?qiáng)對流天氣致使能量快速釋放，高溫變化劇烈，誤差較大;秋季、冬季、春季最低溫度的預(yù)報較差可能是因?yàn)橐归g強(qiáng)輻射降溫和對冷空氣的強(qiáng)度和持續(xù)時間把握比較困難，低溫變化呈現(xiàn)跳躍性，這些都需在后續(xù)研究過程中進(jìn)一步完善。

參考文獻(xiàn)

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責(zé)任編輯：鄭丹丹