辽阳地区乡镇温度预报方法研究

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1、辽阳地区乡镇温度预报方法研究摘要为探索适合辽阳地区的乡镇温度预报方法，本文利用辽阳地区2012-2014年平均气温、最高气温、最低气温等气象要素，对回归方程法、差值法、滑动平均法3类方法进行对比分析。结果表明：所有方法最高气温准确率大于最低气温准确率；气温预报准确率和季节相关性不大；所有回归方程中，3站之间气温拟合效果最好，2站之间气温拟合效果次之，多要素拟合效果不好；差值法在稳定性的天气中准确率较高；10d和15d滑动平均法的效果较好，降低了台站环境变化和气候变化对气温的影响。关键词乡镇温度预报；回归方程；差值法；滑动平均法；辽宁辽阳中图分类号P457文献标识码A文章编号10

2、07-5739(2017)05-0192-02日最低气温和最高气温预报是非常重要的天气预报要素之一。目前，我国对气温的长期变化特征和影响因子的研究很多，对日气温的统计和影响因子［1-3］的研究很少。在国内已有许多关于如何制作乡镇温度预报的研究工作，如连志鸾等［4］利用ECMWF资料、地面常规观测资料和自动站气温资料，采用多级相似和站际间的气温差额预报方法制作乡镇的最低、最高气温预报，得到了较高的预报准确率；苗爱梅等［5］以数值产品为基础，采用PPM、MOS、KF等方法建立的“数值产品省级分县气温预报系统”在业务运行中取得了良好的预报效果；陈百炼［6］利用T106数值预报产詁和M

3、OS预报方法进行了贵州省分县客观预报方法研究；孙田文等［7］利用T106数值预报产品和卡尔曼滤波方法进行迭代订正回归系数，建立了动态气温预报方法。空气温度与日照、风、云量、降水等气象要素以及下垫血、温室效应等因素有关，由于数值预报没有考虑局地的气候特点，所以误差较大，本文旨在找到适合辽阳地区乡镇温度预报的方法。1资料与方法1.1资料来源使用2012-2014年辽阳地区区域站观测数据，其中国家级自动站3个，分别为辽阳市、灯塔市和辽阳县；省级自动站36个，覆盖了偏远地区主耍乡镇。由于省级自动气象站无人值守，数据可用率较低，所以本文所有研究方法均是以辽阳站为基准站。1.2研究方法通过

4、对比回归方程法、差值法、滑动平均法，确定适合辽阳地区的乡镇温度预报方法。1.2.1回归方程法。（1）建立辽阳站气温和其他各站气温之间的一元一次线性回归方程（分季节、不分季节）。通过Origin软件分别建立各站与辽阳站之间的线性关系。方程y二kx+b,x为辽阳站对应的最高（最低）气温,k为系数，b为截距，y为其他各站对应的最高（最低）气温。（2）建立辽阳站、某站气温和其他各站气温Z间的回归方程（不分季节）。y=klxl+k2x2+b,其中，xl为辽阳站对应的最高（最低）气温、x2为数据较准确的某站气温（如灯塔市、辽阳县）。（3）建立辽阳站气温、风速和其他各站气温之间的回归方程（不

5、分季节）。方程y二klxl+k2x2+b,其中，xl>x2分别为辽阳站对应的最高气温（最低气温）、风速。（4）建立辽阳站气温、湿度、风速之间的线性关系（不分季节）。y二klxl+k2x2+k3x3+b,xl>x2>x3分别为辽阳站对应的最高（最低）气温、湿度、风速。1.2.2差值法。假设各站气温的变化幅度与基准站完全一致，即T各站二T基准站+（T各站实况-T基准站实况）。例如今日最高实况：辽阳29.5°C、古城28.3°C,预报辽阳明日最高气温为31°C,则T古城二31+（28.3-29.5）,对结果进行四舍五入。1.2.3滑动平均法。此方法类似于差值法，但将订正值（T各站实况

6、-T基准站实况）由前一天的差值改为前N天差值的滑动平均值，分别统计各站的3、5、7、10、15、30d滑动平均的准确率。统计准确率的2个假设：①假设当天的预报完全准确；②假设计算结果未进行四舍五入。实际上，辽阳站预报有误差；计算值为小数，预报值为整数。2结果与分析1.1回归方程法以回归方程法中不分季节进行线性拟合为例：YL7027二-0.29+1.01X54347,复相关系数R2二0.99,YL7027为区站号L7027的最高（最低）气温，X54347为辽阳站的最高（最低）气温。结果表明，大多数区域站的复相关系数均>0.9,说明区域站与辽阳站都有很好的相关性。从图1可以看出，最

7、高气温比最低气温准确率高；2个站最高气温和最低气温进行线性拟合时，分季节和不分季节回归方法的一致性较高，说明分季节统计意义不大；气温、风速拟合回归方法和气温、湿度、风速拟合回归方法的一致性较高，但准确率较低；除鸡冠山乡之外，用2个站气温订正1个站气温回归方法准确率较高；鸡冠山站和西马峰站的准确率较低，灯塔站、柳河子站、大河南站准确率较高。检验方程y二kx+b(不分季节)发现，各站之间最高气温差在1〜2°C之间，最低气温差在1〜4°C之间，此结果不理想。冬季个别山区台站最低温差会在8~12°C