福建省闽清县野外环境气温预报方法探究

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1、福建省闽清县野外环境气温预报方法探究摘要：为提高野外环境气温预报能力，利用闽清县14个区域自动气象站和1个标准站的气温观测数据，建立日平均气温预报模型，通过Cressman空间插值方法，对预报气温进行反演，得出野外环境气温的空间分布规律。结果表明：自动气象站与标准站之间存在正相关系；野外环境预报气温反演效果较好，误差大等于1°C的天数仅占总天数的1/12,能满足气温预报需要。关键词：气温反演；野外环境；Cressman插值；自动气象站中图分类号：P732.4文献标识码：A引言闽清县位于福建省东部，福州市西北部，闽江下游，县域内的地貌以山地、河谷为主，各乡镇受地形影响，天气变化差别较大，尤其

2、是气温变化差异较为明显。随着社会经济发展，人民生产、生活对气温预报的精度和地域适用性提出了更高的要求。目前，闽清气象部门仅依靠一个标准气象站的资料进行气温预报显然无法满足需要。为改善这种状况，填补闽清野外环境无气温预报值的空白，本文利用区域自动站资料，基于Cressman插值方法和大气温度垂直梯度变化通用计算方法，对闽清野外环境气温进行反演，达到气温要素精细化预报的目的，较好地解决当地需求和气温预报之间的矛盾。1资料来源及处理资料来源于福建省闽清县气象局，包括县气象站和14个气象区域自动站的日平均气温资料。区域自动站资料的时间序列从数据正常采集至2011年6月，县气象站资料时间序列与各区域

3、自动站相同。另外，收集所有气象站点的代码、代表乡镇、经纬度和海拔高度。为保证预报模型效果，提高气温预报准确率，需对所有实测资料进行质量控制，过虑异常气温数据，最终得到预报因子与预报对象的资料序列。2野外环境气温预报方法2.1建立气温预报模型及其检验2.3利用Cressman方法进行预报气温空间插值3结果与分析3.1温度预报模型分析利用模型（1）〜（8）得到各区域站的气温预报模型及各相关因子，见表1。各区域站与闽清县站温度关系模型的系数B均略大于1,说明二者存在很好的正相关关系，同时具有不明显的数值放大关系，它们的相关系数均达到98%以上，F检验值均通过T99.9%的可信度检验。关系模型中的

4、常数项B0,负值占总数的13/14,仅有1/14站为正值（白樟），表明大部分区域站需减去一个特定值来对模型进行订正。常数项的取值范围是-4.51（下祝）〜0.26（白樟），区域站气温平均值（Y）为16.1°C（下祝）〜20.4°C（白樟），差异均值为-3.9°C（下祝）〜0.6°C（白樟），差异均方差为0.39°C（白中）〜1.16°C（下祝），由此可见区域站下祝和白樟的情况较为特殊，基本位于各取值范围的两端。经反查原始气温资料和区域站地理位置后发现，下祝海拔为各区域站中最高（777m）,位于闽清的最北端；白樟位于闽清中心位置，局地小气候环境对其气温实测值影响较大，正是由于这些因素造成两站

5、与其他站的明显差异。3.2预报结果分析与验证为能够较全面检验本研究的成果，分别对金沙、下祝、白樟3站所处地理位置进行预报气温插值，利用3站的实测值对预报值进行对比检验。考虑气温季节性变化较大，分别选取3站代表不同季节的4个月份的日平均气温资料，由于福建较合理的自然天气季节大致是：3〜6月为春季，7〜9月为夏季，10〜11月为秋季，12至翌年2月为冬季[16],所以选取2月、5月、8月和11月作为季节的代表月份（共计360d资料），预报插值气温与实测气温对比验证结果见表2o表2表明，3站日平均气温4个月的平均误差在0.47〜0.88°C之间，总平均误差为0.71；平均最大、最小误差分别为2.

6、1°C和0.03°C；误差大等于1°C天数平均为31d,约占总预报天数的1/12,总体来看气温预报检验效果较好。同时可以看出，3站中金沙地域的总体气温预报检验效果最好，各项指标均为最佳，下祝地域的预报效果次之，白樟地域再次之。分析认为仍是白樟的局地小气候影响较大造成其气温预报误差不理想，但仍能达到预报要求（平均误差为0.88°C）o从不同月份来看，5月（代表春季）的气温预报效果最好，平均误差为o.erc；2月（代表冬季）稍次之，平均误差为0.62°C；11月（代表秋季）再次之，平均误差为0.73°C；8月（代表夏季）较差，平均误差为0.84°Co造成这种情况的原因，分析认为福建气候特点是主

7、要原因。4结论利用区域自动站气温资料，以Cressman插值方法对闽清野外环境气温进行反演，通过对气温预报结果的分析，得出闽清县气温预报具有如下特征：4.1以闽清气象站和区域自动气象站数据建立气温预报模型的方法可行，模型可信度较高，并且具有很好的正相关关系，区域站气温普遍比闽清站低。4.2通过Cressman插值方法可以较好地进行闽清野外气温预报的反演，预报检验的总平均误差仅为0.7*，误差大等于11平均天数仅占总检验预