利用ECMWF數(shù)值產(chǎn)品制作逐日溫度預(yù)報

梁偉群,王吉賢,張永成,王偉紅

（1.雙鴨山市氣象局，黑龍江雙鴨山 155100；2黑龍江省氣象局，黑龍江哈爾濱 150001）

利用ECMWF數(shù)值產(chǎn)品制作逐日溫度預(yù)報

梁偉群1,王吉賢2,張永成1,王偉紅1

（1.雙鴨山市氣象局，黑龍江雙鴨山 155100；2黑龍江省氣象局，黑龍江哈爾濱 150001）

結(jié)合歐洲數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品（Ecmwf）20：00 850 hPa的溫度場，按照預(yù)報員制作天氣要素預(yù)報過程中的基本思路，通過“溫度格點差值”→“形勢分析”→“天氣分型”→“格點差值訂正”的方法和步驟，實現(xiàn)了對單站最高、最低溫度的經(jīng)驗預(yù)報，有很大的適用性。利用VB編程，實現(xiàn)單站溫度預(yù)報的程序化、數(shù)字化、自動化。

溫度預(yù)報;天氣分型;差值訂正;自動化;VB編程

1 引言

溫度預(yù)報是天氣預(yù)報的重要項目之一，也是天氣預(yù)報的主要內(nèi)容。目前國內(nèi)多采用模式預(yù)報和卡爾曼濾波方法進行溫度預(yù)報，還有采用多極相似等方法進行溫度預(yù)報。由于影響氣溫變化的因素較多，也很復(fù)雜，如天氣形勢背景、影響系統(tǒng)、天空狀況等氣象因素，又如地理環(huán)境、季節(jié)、人為因素等非氣象因素。綜合考慮這些因素，我們通過“溫度格點差值”→“形勢分析”→“天氣分型”→“格點差值訂正”的方法和步驟，實現(xiàn)了雙鴨山市溫度預(yù)報的本地化、程序化、數(shù)字化、自動化。

2 資料的選取

由于歐洲中心的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品（Ecmwf）有較高的準(zhǔn)確率，且穩(wěn)定性好，資料積累時間相對較長；而自動氣象站系統(tǒng)則為各基層臺站提供了自動化的探測手段，其探測結(jié)果詳盡準(zhǔn)確，具有很強的時效性。因此，我們在精細化溫度預(yù)報研究中，采用以數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品為基礎(chǔ)的技術(shù)路線，數(shù)值預(yù)報格點資料選用Ecmwf的08：00和20：00 850 hPa的格點資料，網(wǎng)格范圍選取（130°～132.5°）E、（45°～47.5°）N內(nèi)的格點，格點間距為2.5個經(jīng)度，利用內(nèi)插計算雙鴨山本站的格點值。資料年代為2005年開始的每天0～168 h的溫度預(yù)報場，建立溫度格點數(shù)據(jù)庫，新的資料每天追加到數(shù)據(jù)庫中；實況資料讀取自動氣象站系統(tǒng)的最低、最高氣溫。

3 預(yù)報思路和方法

不同天氣形勢下，溫度的變化不同，特別是晴雨對溫度的影響非常大，還考慮到冷暖平流的強度決定氣溫升降的程度，系統(tǒng)性垂直運動如下沉運動可使局地氣溫增高、上升運動可使局地氣溫下降。非絕熱因子對氣溫變化的作用也很大，如晴天、陰雨、風(fēng)、以及地表等，都會對溫度產(chǎn)生影響。因此將高空形勢與天氣現(xiàn)象結(jié)合，將天氣分型為：冷平流_晴、冷平流_陰、冷平流_雨、暖平流_晴、暖平流_陰和暖平流_雨六種情形，通過計算提取本站格點數(shù)據(jù)，利用差值統(tǒng)計和算術(shù)平均的方法分別計算出Ecmwf產(chǎn)品08：00、20：00 24 h變溫，同時利用統(tǒng)計分析方法得到雙鴨山市1～12月最低、最高氣溫在相應(yīng)天氣形勢下變溫的訂正經(jīng)驗值⊿TMin、⊿TMax。

最后通過公式（1）和公式（2）求出逐日的最低、最高溫度預(yù)報值。

其中TFmin為最低氣溫預(yù)報值，TMin為當(dāng)日最低實況，T850hPa48-T850hPa24為Ecmwf產(chǎn)品08：00 850 hPa溫度預(yù)報日與前日Ecmwf產(chǎn)品08：00 850 hPa溫度格點差值，⊿TMin為相應(yīng)天氣形勢下本站最低氣溫對應(yīng)850 hPa溫度格點值差值的訂正經(jīng)驗值。

其中TFmax為最高氣溫預(yù)報值，TMin為當(dāng)日最低實況，T850hPa48-T850hPa24為Ecmwf產(chǎn)品20：00 850 hPa溫度預(yù)報日與前日Ecmwf產(chǎn)品20：00 850 hPa溫度格點差值，⊿TMax為相應(yīng)天氣形勢下本站最高氣溫與850 hPa溫度格點值差值的訂正經(jīng)驗值。

4 統(tǒng)計結(jié)果及分析

由于各月的溫度變化有所不同，將天氣分型細化到每個月，結(jié)合4 a的氣象觀測資料和歐洲數(shù)值預(yù)報資料，利用統(tǒng)計分析方法統(tǒng)計得出各月各種天氣形勢下訂正值變化概率（1月為例）（見圖1）：

分析各月不同天氣形勢下格點溫度差值的訂正值（區(qū)間），取各月相應(yīng)天氣形勢下訂正值概率之和在80%以上對應(yīng)的一差值區(qū)間。預(yù)報員在具體預(yù)報時再根據(jù)經(jīng)驗，選取區(qū)間內(nèi)的訂正值，下面給出比較有代表性的1月、5月、7月的⊿T的統(tǒng)計值表（見表1）。

圖1 訂正值變化分布圖

1月：表1△T的區(qū)間統(tǒng)計值天氣形勢冷平流_晴冷平流_陰冷平流_雪暖平流_晴暖平流_陰暖平流_雪⊿TMin[-1,0][2,3][1，2][0,1][2,3][1，2]⊿TMax[1,2][-2,-1][-3，-2][2,3][0,1][-1,0] 5月：天氣形勢冷平流_晴冷平流_陰冷平流_雪暖平流_晴暖平流_陰暖平流_雪⊿TMin[-1,0][0,1][-1,0][1,2][3,4][2,3]⊿TMax[-2,-1][-3,-2][-4,-3][2,3][-1,0][-4,-3] 7月：天氣形勢冷平流_晴冷平流_陰冷平流_雪暖平流_晴暖平流_陰暖平流_雪⊿TMin[1,2][0,1][-1,0][2,3][1,2][0,1]⊿TMax[-1,0][-3,-2][-4,-3][1,2][0,1][-3,-2]

從統(tǒng)計訂正差值來看，冬季降雪天氣對最高氣溫變化訂正較小，春夏影響較大，這是因為冬季降雪天氣溫度波動較小，但春夏季降水時，溫度波動較大，這在溫度預(yù)報中要注意。

5 業(yè)務(wù)應(yīng)用及預(yù)報效果檢驗

5.1 業(yè)務(wù)應(yīng)用情況

基于上述的預(yù)報思路，采用VB編程，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)，實現(xiàn)了雙鴨山市溫度預(yù)報的程序化、數(shù)字化、自動化。其溫度預(yù)報系統(tǒng)軟件運行界面如圖2所示。

圖2 《溫度預(yù)報系統(tǒng)》軟件運行界面

在日常的預(yù)報業(yè)務(wù)工作中，通過該溫度預(yù)報系統(tǒng)，利用逐日Ecmwf產(chǎn)品08：00和20：00 850 hPa的格點資料,分別制作出雙鴨山市24～168 h的最低、最高溫度預(yù)報。試運行結(jié)果表明：該預(yù)報方法簡單實用，意義明確，一方面減輕了預(yù)報員繁雜的手工操作，另一方面能夠很好地把客觀預(yù)報和主觀預(yù)報方法結(jié)合在一起，較為準(zhǔn)確的預(yù)報出本地24～168 h的最低、最高氣溫，從而彌補了雙鴨山市氣象臺溫度客觀預(yù)報方面的不足，實現(xiàn)了單站溫度預(yù)報自動化，提高了溫度預(yù)報效果。

5.2 預(yù)報效果檢驗

為了驗證該預(yù)報方法的優(yōu)劣效果其及今后在溫度預(yù)報過程中需要做哪些方面的技術(shù)改進，選取了2008年10月的預(yù)報結(jié)果和實況作為樣本進行檢驗，取絕對溫度預(yù)報誤差作為檢驗標(biāo)準(zhǔn)，其最低、最高溫度誤差情況如表2所示。

通過表2可以看出，24～72 h溫度預(yù)報誤差相對較小，后期誤差逐漸增大，這是因為隨著時效的增長，預(yù)報初始值確率下降導(dǎo)致預(yù)報確率也逐漸下降，同時也與天氣現(xiàn)象預(yù)報確率下降有關(guān)，當(dāng)然這也與數(shù)值預(yù)報模式不斷的調(diào)整有很大關(guān)系。但對應(yīng)轉(zhuǎn)折性天氣，特別是溫度突變，只要數(shù)值預(yù)報相對準(zhǔn)確，我們預(yù)報相對還是比較準(zhǔn)確的，相對模式預(yù)報方程而言，該方法能很好地適應(yīng)多變的天氣系統(tǒng)。

表2 2008年1～10月各預(yù)報時次最低、最高溫度平均絕對誤差統(tǒng)計表

6 小結(jié)

本文通過將歐洲數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品與本地天氣相結(jié)合，統(tǒng)計得出本地的溫度變化的訂正經(jīng)驗值，從而實現(xiàn)歐洲數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品本地化應(yīng)用，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)報出溫度變化的趨勢和幅度，特別是轉(zhuǎn)折性溫度預(yù)報效果明顯。同時，利用該軟件系統(tǒng)編寫的提取格點數(shù)據(jù)、差值計算等通用函數(shù)，可以制作任意單站24 h～168 h的最低、最高溫度預(yù)報，實現(xiàn)溫度預(yù)報的自動化，具有很好地使用和推廣性。

P457.3

A

1002－252X（2010）02－0030－03

2010－3－6

梁偉群（1973-），男，黑龍江省雙鴨山市人，成都氣象學(xué)院，本科生，工程師.