西宁市春季最高温度客观预报分析

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1、西宁市春季最高温度客观预报分析　　摘要利用2012―2014年春季4月西宁测站EC预报场及实况资料，采用SPSS逐步回归筛选影响最高温度的关键因子，建立西宁市24h最高温度客观预报方程。用2015年同月数据检验表明：西宁市24h最高温度预报准确率为69%，未发生降水时的预报准确率达76.2%，该预报方程可为今后主观预报提供参考依据。　　关键词春季；最高温度；逐步回归；预报；方程；青海西宁　　中图分类号P456文献标识码A文章编号1007-5739（2016）20-0174-02　　AnalysisonMaximumTemperatureObjec

2、tiveForecastinginSpringofXiningCity　　SHENJie1ZHANGQing-mei2ZHUBao-wen1　　（1MeteorologicalObservatoryofXiningCityinQinghaiProvince，XiningQinghai810003；2MeteorologicalObservatoryofQinghaiProvince）　　AbstractUsingXiningStationECforecastfiledandfactualinformationof2010-2014SpringAp

3、ril，SPSSregressionwasusedtoscreenthekeyimpactfactorsofmaximumtemperature，24hoursthehighesttemperatureobjectiveforecastingequationofXiningCitywasestablished.Thesamemonthdataof2015showedthat：24hours7maximumtemperatureforecastaccuracyrateofXiningCitywas69%.Whenpreciptationdidnot

4、occur，theforecastaccuracyratewas76.2%.Thepredictionequationcouldprovideareferenceforfuturesubjectiveforecasts.　　Keywordsspring；maximumtemperature；regression；prediction；equation；XiningQinghai　　气温预报从天气预报诞生近百年来一直不断发展，特别是最近几十年得到了快速的发展，其预报方法也是不断进步，从最初预报员对天气形势分析和温度实况外推预报温度，到如今数值预报、

5、集合预报以及各种数学物理方法的应用，常规温度预报的质量得到大幅提升。但是气温预报要达到精细化预报的要求，仍是很复杂的科学问题，其影响因子多，且不同天气形势下影响气温的因子各有不同。　　青藏高原海拔高、地形复杂，西宁市辖区温度空间分布较不均匀，各站温度受不同要素的影响有时差异较大，作为日常预报中最重要的内容之一温度预报，在我国中东部地区建立客观预报系统已有多年，如卡尔曼滤波、MOS方法的应用等[1-2]。青海省在这方面也做了许多工作，如韦淑侠用相似离度制作西宁单站未来3d的温度客观预报[3]、史津梅等利用“卡尔曼滤波”法建立最高、最低气温的逐日滚动

6、预报系统等[4]。在业务工作中，西宁市气象台成立较晚，截至目前尚未建立气温的客观预报方法，尤其春季最高气温预报质量明显偏低，因此有必要对西宁市的气温做客观预报研究，并为今后主观预报的校正提供参考依据。　　1资料与方法7　　1.1数据资料　　本文所用资料为EC格点数据，时间为2012―2015年4月逐日24h预报场，分辨率2.5°×2.5°，以及同时期西宁测站实况温度值。　　回归数据：2012―2014年4月（500hPa温度平流、700hPa温度平流、500～700hPa温差动平流、变压场、850hPa温度、700hPa相对湿度），前日最高温度，

7、当日8：00温度，当日最高温度、最低温度。各要素样本量共90个，因EC预报场12040220.024、12042620.024、14042420.0243d数据有误，最终样本量为87个。　　检验数据：2015年4月EC24h预报场（850hPa温度、700hPa相对湿度），前日最高温度，当日最高温度。因EC27日20：0024h预报场数据缺失，剔除4月28日数据[5-6]。　　1.2研究方法　　计算EC粗网格24h各要素预报场相邻西宁站点的4个格点数据的平均值，根据回归方程的思路建立Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+…，使用SPSS对前期选

8、择的影响因子做逐步回归，筛选主要因子，建立24h西宁市最高温度客观预报方程。　　利用MATLAB处理数据，通过3次样条插值法实现格点数据