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    基于數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的本溪地區(qū)溫度客觀預(yù)報方法

    2017-07-14 16:35:02高艷波譚政華寇思聰
    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2017年11期
    關(guān)鍵詞:回歸分析檢驗

    高艷波++譚政華++秦+瑜++寇思聰++唐秋艷

    摘要 利用2013—2015年本溪區(qū)域自動站溫度資料與中央臺指導(dǎo)預(yù)報、T639 2 m氣溫、歐洲中心2 m氣溫、天氣在線氣溫預(yù)報和本溪市氣象臺24 h氣溫預(yù)報等數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行比較。結(jié)果表明,各數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的最低氣溫預(yù)報好于最高氣溫預(yù)報,天氣在線和中央臺預(yù)報效果更好;建立溫度訂正指標(biāo)為T639和歐洲中心最低氣溫預(yù)報加1 ℃,中央臺、T639、歐洲中心最高氣溫預(yù)報分別加1、3、2 ℃;對數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行回歸分析,得到最低、最高氣溫客觀預(yù)報方程,擬合效果較好,可作為日常溫度預(yù)報參考依據(jù)。

    關(guān)鍵詞 數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品;溫度預(yù)報;回歸分析;檢驗;客觀預(yù)報方法;遼寧本溪

    中圖分類號 P457 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739(2017)11-0207-02

    現(xiàn)代氣象服務(wù)業(yè)務(wù)發(fā)展日益迅速,數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品逐漸增加和完善,準(zhǔn)確率和精度都相應(yīng)提升,但是由于多種因素的影響,在應(yīng)用過程中仍會出現(xiàn)誤差。因此,應(yīng)對模式預(yù)報產(chǎn)品的特性進(jìn)行更深入的了解,通過檢驗不斷總結(jié)應(yīng)用的經(jīng)驗,從而根據(jù)本地情況優(yōu)化選擇與釋用相應(yīng)的預(yù)報產(chǎn)品,從而有效提高預(yù)報準(zhǔn)確率[1-3]。

    因為本溪地區(qū)地處山區(qū),氣溫波動大,溫度預(yù)報準(zhǔn)確率不穩(wěn)定,所以有必要對數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行檢驗和分析,以便更好地對其開展業(yè)務(wù)應(yīng)用,提高預(yù)報準(zhǔn)確率。本文通過對多家數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品和最低、最高氣溫實(shí)況進(jìn)行對比分析,選擇預(yù)報較為穩(wěn)定、預(yù)報效果較好的預(yù)報產(chǎn)品,為預(yù)報員選擇可信度較高的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品提供參考,并且建立了最低、最高氣溫客觀預(yù)報方程,為本溪地區(qū)溫度預(yù)報提供參考,期望能夠進(jìn)一步提高溫度預(yù)報準(zhǔn)確率[4-5]。

    1 資料來源與研究方法

    1.1 資料來源

    本文選取2013—2015年本溪區(qū)域自動站溫度資料,選取20:00至次日20:00地面最低、最高氣溫,逐日中央臺指導(dǎo)預(yù)報(SCMOC)、T639 2 m氣溫、歐洲中心2 m氣溫、天氣在線氣溫預(yù)報和市氣象臺24 h氣溫預(yù)報(SPCC)[6-7]。

    1.2 研究方法

    對數(shù)值溫度預(yù)報產(chǎn)品與溫度實(shí)況進(jìn)行對比,以差值范圍在±2 ℃以內(nèi)作為標(biāo)準(zhǔn),判斷其準(zhǔn)確性。通過對平均誤差、準(zhǔn)確率、絕對誤差等進(jìn)行統(tǒng)計分析,建立溫度預(yù)報客觀定量化回歸方程,以評價各家預(yù)報產(chǎn)品的適用性。對回歸方程及回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗,判斷其有效性,對提高本地溫度預(yù)報準(zhǔn)確率有一定參考價值[8-10]。

    2 溫度預(yù)報檢驗

    2.1 準(zhǔn)確率

    由圖1可知,不同模式溫度預(yù)報產(chǎn)品的年平均準(zhǔn)確率各不相同,最低氣溫預(yù)報的準(zhǔn)確率高于最高氣溫預(yù)報的準(zhǔn)確率。本溪市氣象臺溫度預(yù)報準(zhǔn)確率最高,最低氣溫、最高氣溫準(zhǔn)確率分別達(dá)83.42%、82.19%。各數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品最低氣溫的準(zhǔn)確率為61%~73%,差異較小,其中天氣在線最高準(zhǔn)確率為72.15%。因此,最低氣溫數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品可直接作為本地預(yù)報的參考。最高氣溫準(zhǔn)確率方面,各家數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品存在明顯差異,準(zhǔn)確率最高的是天氣在線(70.23%),準(zhǔn)確率最低的是T639(32.16%)。因此,天氣在線和中央臺數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品可作為日常最高氣溫預(yù)報的參考,而歐洲中心T639和預(yù)報產(chǎn)品有待進(jìn)一步分析。

    2.2 誤差

    從各家最低氣溫預(yù)報的平均誤差和平均絕對誤差(表1)來看,中央臺、天氣在線和市氣象臺預(yù)報的誤差值均較小,預(yù)報效果較好,T639和歐洲中心的誤差值稍大(1 ℃左右),日常最低氣溫預(yù)報時可適當(dāng)向上調(diào)整。最低氣溫的平均絕對誤差值在2 ℃以內(nèi),說明各家數(shù)值預(yù)報都具有參考價值。

    從最高氣溫的平均誤差和平均絕對誤差(表1)來看,各家數(shù)值預(yù)報差距比較明顯,天氣在線和市氣象臺預(yù)報誤差值小,中央臺預(yù)報比實(shí)況偏低1 ℃左右,T639和歐洲中心誤差值較大,T639預(yù)報比實(shí)況偏低3.04 ℃,歐洲中心預(yù)報比實(shí)況偏低2.29 ℃。最高氣溫的平均絕對誤差分析,中央臺、天氣在線和市氣象臺誤差在2 ℃以內(nèi),中央臺和天氣在線對最高氣溫預(yù)報有很好的參考價值,T639和歐洲中心預(yù)報的平均絕對誤差值較大,應(yīng)用時需要進(jìn)一步訂正。

    2.3 預(yù)報誤差訂正

    基于數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的誤差分析結(jié)果,建立溫度預(yù)報訂正指標(biāo)。最低氣溫預(yù)報時,T639和歐洲中心加1 ℃;最高氣溫預(yù)報時,中央臺加1 ℃,T639加3 ℃,歐洲中心加2 ℃。應(yīng)用2016年1月1日至12月31日的各家數(shù)值溫度預(yù)報和最高最低實(shí)況溫度進(jìn)行檢驗,預(yù)報準(zhǔn)確率均有上升,最為明顯的是T639和歐洲中心最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率,相比上升了25%~30%,可以進(jìn)行業(yè)務(wù)應(yīng)用。

    3 回歸方程的建立

    對中央臺指導(dǎo)預(yù)報、T639、歐洲中心、天氣在線溫度預(yù)報分別與最高、最低溫度實(shí)況制作散點(diǎn)圖。分析得出,本溪市實(shí)況溫度與各家數(shù)值溫度預(yù)報之間存在明顯線性關(guān)系。計算它們之間的相關(guān)系數(shù)r,得出r值均>0.98,即表明線性關(guān)系較強(qiáng),可以建立線性回歸方程。

    3.1 最低氣溫預(yù)報方程

    利用回歸分析,建立最低實(shí)況溫度與各家數(shù)值溫度預(yù)報的多元線性回歸方程。模型中調(diào)整的判定系數(shù)為0.979,方程擬合效果良好,并且通過了回歸方程的顯著性檢驗和回歸系數(shù)的顯著性檢驗,建立的方程有效。因此,得出最低氣溫回歸方程為:

    y=0.446+0.339x1+0.186x2+0.18x3+0.302x4

    其中,x1為中央臺最低氣溫指導(dǎo)預(yù)報,x2為T639最低氣溫預(yù)報,x3為歐洲中心最低氣溫預(yù)報,x4為天氣在線最低氣溫預(yù)報。

    3.2 最高氣溫預(yù)報方程

    利用回歸分析,建立最高實(shí)況溫度與各家數(shù)值溫度預(yù)報的多元線性回歸方程,模型中調(diào)整的判定系數(shù)為0.98,方程擬合效果良好,回歸方程的顯著性檢驗Sig為0.000<0.01,建立回歸方程有效?;貧w系數(shù)的顯著性檢驗,T639的Sig為0.111>0.05,需要重新建立回歸方程。利用逐步回歸重新建立最高氣溫回歸方程,模型中調(diào)整的判定系數(shù)為0.98,通過了回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗,建立的回歸方程有效。因此,得出最高氣溫回歸方程為:

    y=1.837+1.98x1+0.333x3+0.422x4

    其中,x1為中央臺最低氣溫指導(dǎo)預(yù)報,x2為T639最低氣溫預(yù)報,x3為歐洲中心最低氣溫預(yù)報,x4為天氣在線最低氣溫預(yù)報。

    3.3 回歸方程檢驗

    對所建立的回歸方程利用2016年1月1日至12月31日的各家數(shù)值溫度預(yù)報和最高、最低實(shí)況溫度進(jìn)行檢驗,評定了溫度預(yù)報的準(zhǔn)確率、平均誤差和平均絕對誤差(表2、3)。分析所得的最低溫度預(yù)報檢驗結(jié)果,可以看出建立的擬合方程預(yù)報效果較好,預(yù)報準(zhǔn)確率均高于各家數(shù)值預(yù)報,平均誤差和平均絕對誤差減小。分析最高溫度預(yù)報的檢驗表,得到同樣結(jié)果。說明建立的最低、最高溫度預(yù)報方程都比較滿意。

    4 結(jié)論

    通過對2013年11月至2015年10月各家數(shù)值溫度預(yù)報產(chǎn)品檢驗分析表明:

    數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品方面,最低氣溫的預(yù)報優(yōu)于最高氣溫的預(yù)報。各家最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率均超過了60%,其中天氣在線最高,為72.15%;其次是中央臺,為69.79%,預(yù)報員可以直接將其作為參考。

    各家數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品最高氣溫預(yù)報差距比較明顯,準(zhǔn)確率在30%~70%之間,天氣在線最高,為70.23%,其次是中央臺,為63.29%;歐洲中心和T639的準(zhǔn)確率較低;T639最低,僅為32.16%。因此,最高氣溫預(yù)報可參考天氣在線和中央臺,T639和歐洲中心預(yù)報應(yīng)用時需要進(jìn)一步訂正。

    誤差分析方面,中央臺和天氣在線最低氣溫預(yù)報效果好,T639和歐洲中心的誤差值稍大,約1 ℃,日常最低氣溫預(yù)報時可適當(dāng)向上調(diào)整。從最高氣溫的平均誤差和平均絕對誤差看,各家數(shù)值預(yù)報差距明顯,天氣在線誤差值小,中央臺預(yù)報偏低約1 ℃,T639偏低3.04 ℃,歐洲中心偏低2.29 ℃。天氣在線和中央臺對最高氣溫預(yù)報有更高的參考價值。

    建立溫度預(yù)報訂正指標(biāo)。最低氣溫預(yù)報時,T639和歐洲中心加1 ℃;最高氣溫預(yù)報時,中央臺加1 ℃,T639加3 ℃,歐洲中心加2 ℃。檢驗分析表明,預(yù)報準(zhǔn)確率均有上升,最為明顯的是T639和歐洲中心最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率,相比上升了25%~30%,可以進(jìn)行業(yè)務(wù)應(yīng)用。

    利用回歸方法建立了本溪溫度預(yù)報方程,最低、最高溫度方程分別為y=0.446+0.339x1+0.186x2+0.18x3+0.302x4和y=1.837+1.98x1+0.333x3+0.422x4。

    利用2016年1月1日至12月31日各家數(shù)值溫度預(yù)報和最高、最低實(shí)況溫度對回歸方程進(jìn)行檢驗,結(jié)果表明方程擬合效果較好,最低、最高氣溫準(zhǔn)確率均提高,達(dá)到了業(yè)務(wù)使用目的,預(yù)報員可以在日常天氣預(yù)報工作中參考使用。

    5 參考文獻(xiàn)

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