朔州市溫度智能網(wǎng)格預(yù)報與人工訂正預(yù)報檢驗對比及影響因子分析

徐衛(wèi)麗 張占良 賈曉霞 梁桂花

摘要：對朔州市六縣2018年1月1日～2019年7月31日逐日05：00和16：00溫度要素智能網(wǎng)格、人工訂正預(yù)報正進(jìn)行了質(zhì)量檢驗，結(jié)果表明：Tg（最高氣溫）預(yù)報準(zhǔn)確率>Td（最低氣溫）;16：00預(yù)報準(zhǔn)確率普遍高于05： 00預(yù)報準(zhǔn)確率;人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率普遍高于智能網(wǎng)格預(yù)報準(zhǔn)確率，Tg隨著時效增加訂正能力逐漸增強，但Td隨著時效增加訂正能力減弱;Tg月平均預(yù)報準(zhǔn)確率年內(nèi)有兩個高值時期，兩個低值時期在，Td月平均預(yù)報準(zhǔn)確率夏季、初秋偏高，深秋冬季偏低。智能網(wǎng)格預(yù)報05：00對平川區(qū)Tg指導(dǎo)效果好，16：00對西部山區(qū)（包括朔城區(qū)）指導(dǎo)效果好，兩個預(yù)報時間對朔城區(qū)、右玉Td的預(yù)報準(zhǔn)確率都低。天空狀況，降水開始、結(jié)束時間和大風(fēng)也是影響人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率的因素。

關(guān)鍵詞：溫度要素：智能網(wǎng)格預(yù)報：人工訂正預(yù)報;檢驗

24h最高、最低氣溫預(yù)報是電視天氣預(yù)報節(jié)目對公眾發(fā)布的基本氣象要素，也是最重要的氣象要素之一。隨著社會的發(fā)展和生活水平的提高，人們更加關(guān)注的天氣預(yù)報，同時也對預(yù)報的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度提出來更高要求，為更好地服務(wù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟建設(shè)和提高人們生活水平， 2018年1月1日開展智能網(wǎng)格預(yù)報并同時進(jìn)行人工訂正，該業(yè)務(wù)執(zhí)行至今。本文研究了新業(yè)務(wù)開展以來朔州市六縣站點溫度要素智能網(wǎng)格預(yù)報和人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率差異，05：00報和16：00預(yù)報準(zhǔn)確率特點，月際變化規(guī)律，以及造成準(zhǔn)確率偏低的原因，為今后人工訂正如何有效參考智能網(wǎng)格預(yù)報結(jié)果做指導(dǎo)，并為智能網(wǎng)格模式調(diào)整做一定參考作用。

一、資料來源于與檢驗方法

2018年1月1日至2019年7月31日智能網(wǎng)格指導(dǎo)預(yù)報和人工訂正預(yù)報;檢驗時次05：00、16：00預(yù)報，檢驗時效72h內(nèi);時間分辨率24h;檢驗要素Tg、Td。實況資料05：00起報08：0008：00時段內(nèi)Tg、Td，16：00起報20：0020： 00時段內(nèi)Tg、Td。預(yù)報值與實況值差值絕對值≤2℃為正確，計算智能網(wǎng)格預(yù)報準(zhǔn)確率、人工訂正預(yù)報預(yù)報準(zhǔn)確率。

二、結(jié)果與分析

1.年預(yù)報準(zhǔn)確率分析

Tg05：00預(yù)報24h準(zhǔn)確率（智能網(wǎng)格（05） Tgz、人工訂正（05） Tgr） 75. 4%、79. 8%; 48h準(zhǔn)確率65.7%、71. 3%; 72h準(zhǔn)確率58.5%、 67.4%; T d 2

4h《05）Tdz，（05） Tdr） 63. 4%、71. 1%; 48h準(zhǔn)確率59. 9%、63. 5%; 72h準(zhǔn)確率52. 8%、58.O%。Tg16：00預(yù)報，24h準(zhǔn)確率（（16） Tgz、（16） Tgr） 68. 9%、78. 9%; 48h準(zhǔn)確率63. 9%、74. 2%; 72h準(zhǔn)確率57. 4%、68.7%。Td24h準(zhǔn)確率《16）Tdz、（16） Tdr） 67. 9%、7 2.0%; 48h準(zhǔn)確率62. 9%、65. 8%; 72h準(zhǔn)確率57.O%、60. 4%。對比兩個時次準(zhǔn)確率有以下特點，一、人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率高于智能網(wǎng)格預(yù)報準(zhǔn)確率2. 9%～11.3%。二、各時效準(zhǔn)確率Tg>Td。三、Tg16：00比05： 00人工訂正能力更強，且隨時效增長兩者訂正能力都呈上升趨勢，Td16：00比05：00預(yù)報訂正能力弱，且隨時效增長兩者訂正能力都呈下降趨勢并且差值接近。綜上特點三個時效內(nèi)05：OOTg人工訂正能力逐漸增強，但短時效（ 12h）效果不佳，Td24h訂正效果顯著，48h、72h訂正能力減弱主要參考智能網(wǎng)格預(yù)報;16：00Tg人工訂正能力逐漸增強，Td訂正能力不佳且逐漸減弱，預(yù)報主要參考智能網(wǎng)格預(yù)報。

2.逐月平均預(yù)報準(zhǔn)確率

（l）最高氣溫

六縣05：00Tg逐月各時效預(yù)報準(zhǔn)確率，24h智能網(wǎng)格最高11月為85. 6%，次高12月為85. 5%（5月為84. 5%），最低值4月為58. 6%，次低值1月63.4%;人工訂正最高值12月為89. 2%，11月為81. 7%，最低值1月為68. 8%，次低值4月71. 8%。平均月預(yù)報準(zhǔn)確率折線分析（圖略），24h時效內(nèi)均在4月、10月出現(xiàn)兩次下降。48h智能網(wǎng)格最高值6月為84. 6%，次高值11月為74. 65（12月為70. 4%），最低在4月為50. 7%，次低值在2月為52. 7%;人工訂正最高值也在6月為84. 5%（5、7、8月都高于70%），次高值12月為75. 8%（11月為72. 2%）最低2月為57. 7%，次低4月為61. 4%，同樣在秋季9、10月份出現(xiàn)下降。72h智能網(wǎng)格最高值在11月為73. 9%，次高值12月（5月）為66. 7%，最低值2月為41. 7%，次低值4月為47.7%;人工訂正最高也出現(xiàn)在11月為77. 8%，次高3月（5月為74. l%），最低10月為55. 4%，次低1月57. 5%。

綜上05：00Tg智能網(wǎng)格與人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率，1、2月份偏低，極大可能出現(xiàn)月平均最低值，3月份均提高，4月明顯下降可能出現(xiàn)月平均最低值，5～8月均有提高，也可能出現(xiàn)月平均最高值，10月再次明顯下降，11—12月顯著提升，極有可能達(dá)到月平均最高值。

16：00Tg逐月各時效預(yù)報準(zhǔn)確率，24h智能網(wǎng)格最高值12月為78. O%，次高11月為77. 2%，最低值在2月為56. 2%，4月56. 7%是次低;人工訂正最高值8月為88. 7%，次高11月為85. 6%最低值10月為70. 4%，次低值1月為72.1%。48h智能網(wǎng)格最高值11月為76.1%，次高值8月為72. 8%，最低值2月為45. 3%，次低值10月為49. 5%。人工訂正最高值8月份為85. 5%，次高值3月為80. 9%，最低值10月為64.0%，次低值4月為66. 9%（1月為69. 7%）。72h智能網(wǎng)格最高值11月為79. 4%，次高值7月為72. 2%，最低值10月為43. 5%，次低值2月為46. 4%;人工訂正最高值7月為81. 2%，次高11月為74. 4%，最低值10月為59. 7%，次低值2月為62. 7%。

智能網(wǎng)格指導(dǎo)預(yù)報和人工訂正預(yù)報，Tg月平均預(yù)報準(zhǔn)確率16：00與05：00預(yù)報三個時效有著相似的規(guī)律，年周期呈現(xiàn)負(fù)的一個半余弦波（圖3），一年中有兩個高值區(qū)，兩個低值時期，高值一般5～9月或11～12月，低值l～2月、4月或10月，智能網(wǎng)格高值一般在年末11、12月，次高值夏季7、8月，最低值2、4月，次低值10、1月，人工訂正預(yù)報高值在7、8月，次高值11、12月，低值10月次低值4、1～2月。分析兩者的月平均準(zhǔn)確率差值，7～8月能提914%，突顯了人工訂正優(yōu)勢，11～12月最多提高8. 3%，48h、72h甚至出現(xiàn)了負(fù)訂正。人工訂正05：00和16：00月平均不同是05：00最高值在11～12月，最低值1～2月，16：00最高值7～8月，最低值10月。

（2）最低氣溫

六縣05：00Td逐月各時效預(yù)報準(zhǔn)確率，24h智能網(wǎng)格最高8月為86.1%，次高9月為83. 3%，最低2月為44. 9%，次低3月為53.2%;人工訂正最高值8月為84. 7%，次高7月為83. 9%，最低2月為58. 3%。48h智能網(wǎng)格最高8月為85. 4%，次低9月為73.0%，最低2月為44. 2%，次低12月為47.8%;人工訂正最高8月為88. 2%，次低9月為73.0%，最低2月為46. 2%，次低10月為53. 8%。72h智能網(wǎng)格最高8月為74. 3%，次低7月為74. 2%，最低2月為33. 3%，次低1月為45.7%;人工訂正最高7月78. 5%，次低8月為76. 4%，最低2月為41.0%。

六縣16：00Td逐月各時效預(yù)報準(zhǔn)確率，24h智能網(wǎng)格最高8月為85. 8%，次高9月為82. 2%，最低2月為52. 5%，次低10月為56.5%;人工訂正最高9月為87. 8%，次高8月為86. 6%，最低2月為59. 4%，次低4月65. 8%（10月為66.1%）。48h智能網(wǎng)格最高8月為81. 5%，次高7月為81.0%，最低10月為50. 5%，次低2月為54. 7%（4月為54. 8%）。人工訂正最高7月為82. 8%，次高8月為80. 6%，最低10月份為55. 4%，次低12月為56. 5%（2月、4月都低于60%）。72h智能網(wǎng)格月最高7月為80. 2%，次高8月為74.1%，最低12月為45. 7%，次低2月為47.1%（10月為50. 5%）;人工訂正月最高8月為75. 8%，次高7月為74. 2%，最低10月為47. 3%，次低12月為47. 8%（4月為51. 9%）。

智能網(wǎng)格指導(dǎo)預(yù)報和人工訂正預(yù)報，Td月平均預(yù)報準(zhǔn)確率16：00與05：00預(yù)報三個時效年周期呈現(xiàn)一個負(fù)的余弦波（圖略），高值7～9月，兩個低值2、10月，次低值1、4月和12，3月、11月在低值區(qū)出現(xiàn)了小幅提升。最高值8月出現(xiàn)概率最大，其次7月，最低值2月出現(xiàn)概率最大，其次10月。

通過上述對氣溫要素月平均預(yù)報準(zhǔn)確率分析可以看出，Tg、Td在1～4月份都偏低，另一個低值在10月。

三、各縣智能網(wǎng)格預(yù)報月平均準(zhǔn)確率之間差異

人工訂正預(yù)報各縣準(zhǔn)確率差異部分原因是由于預(yù)報員個體能力不同造成的，下面不予研究討論，只分析各縣24h智能網(wǎng)格預(yù)報月平均準(zhǔn)確率之間異同。

1～12月六縣Tg智能網(wǎng)格式月平均預(yù)報準(zhǔn)確率（表略），05：00月平均懷仁普遍高，其次是朔城區(qū)，對山陰縣的指導(dǎo)能力最差，各縣月平均值20%以上差異。16：00預(yù)報各站月平均沒有明顯優(yōu)勢站，朔城區(qū)稍高，其次是平魯區(qū)、右玉縣，對平川區(qū)指導(dǎo)能力稍差，各縣之間月平均差10%～20%。24hTd05：00預(yù)報月平均準(zhǔn)確率應(yīng)縣普遍高，其次是懷仁、山陰對右玉指導(dǎo)性最差，其次是平魯，各站月平均差值達(dá)到30.0%。16：00預(yù)報懷仁普遍高，其次是應(yīng)縣、山陰，對右玉的指導(dǎo)性最差，其次是朔城區(qū)，各站月平均差值達(dá)到29.O%。

由于本檢驗區(qū)緯度較高地理分布東部平川，西部丘陵海拔高，夜間輻射降溫山區(qū)更劇烈，六個縣Td差別大，冬季Td右玉比懷仁低2～13℃，西部山區(qū)Td預(yù)報是難點。

四、人工訂正誤差較大原因分析

在無明顯冷空氣影響下，智能網(wǎng)格和人工訂正對溫度要素預(yù)報較好，弱冷空氣影響時平川區(qū)降溫幅度不大，西部山區(qū)夜間輻射降溫明顯，六個縣Td差值大，山區(qū)Td預(yù)報與實況絕對誤差>2℃;強冷空氣影響，模式（歐洲細(xì)網(wǎng)格）預(yù)報偏強或偏弱，站點Tg、Td大多數(shù)誤差>2℃。

天空狀況對溫度有較大影響，沒有降水情況下夜間（凌晨）有云影響輻射降溫，六個站Td差值不大，西部站點（朔城區(qū)、平魯區(qū)、右玉縣）預(yù)報偏低。白天沒有降水高云對Tg升溫沒影響，中低云對高海拔右玉升溫基本沒影響，其它站特別是東部山陰、應(yīng)縣、懷仁影響較大，預(yù)報一般偏高，誤差>2℃。準(zhǔn)確把握降水開始、結(jié)束時間也是考慮白天高溫可以升到多高的一個重要因素。大風(fēng)對本責(zé)任區(qū)溫度也影響較大，夜間大風(fēng)影響輻射降溫，Td預(yù)報偏低，白天大風(fēng)加速近空氣上下熱量交換，Tg預(yù)報偏高。

五、結(jié)論

1.對朔州市來說，無論智能網(wǎng)格指導(dǎo)還是人工訂正Tg較Td預(yù)報更好把握。

2.人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率高于智能網(wǎng)格預(yù)報，年平均高2. 9%～11.3%。人工訂正16：00預(yù)報優(yōu)于05：00預(yù)報。

3. 24h時效內(nèi)，距離預(yù)報制作時間越近人工訂正能力越弱，即預(yù)報準(zhǔn)確率越接近智能網(wǎng)格預(yù)報預(yù)報準(zhǔn)確率，05：00當(dāng)天Tg預(yù)報，16：00次日的Td預(yù)報修改要謹(jǐn)慎;時效越長Tg人工訂正能力增強Td訂正能力下降，48h、72hTd要更多參考智能網(wǎng)格指導(dǎo)。

4.Tg月平均預(yù)報準(zhǔn)確率智能網(wǎng)格、人工訂正年內(nèi)有兩個高值時區(qū)兩個低值時區(qū)，1、2、4月普遍低，3月大幅提升，5～9月可能出現(xiàn)年內(nèi)最高值，10月明顯下降70%以下，可能出現(xiàn)年內(nèi)最低，11、12月又顯著提高可能出現(xiàn)年內(nèi)最高值。

5.Td月平均預(yù)報準(zhǔn)確率智能網(wǎng)格、人工訂正年內(nèi)有一個高值區(qū)一個低值區(qū)，7～9月最高，10月到次年春季偏低。

6.智能網(wǎng)格指導(dǎo)預(yù)報05：00預(yù)報準(zhǔn)確率Tg懷仁、朔城區(qū)最高，山陰最低，Td應(yīng)縣、懷仁最高，山區(qū)右玉最低。16：00預(yù)報準(zhǔn)確率Tg朔城區(qū)、平魯、右玉較高，中東部川區(qū)低，Td懷仁、應(yīng)縣高，右玉最低朔城區(qū)次之。

7.影響人工訂正預(yù)報準(zhǔn)確率的原因，除智能網(wǎng)格預(yù)報對個別縣指導(dǎo)性差以外，天空狀況、降水開始、結(jié)束時間和大風(fēng)都影響溫度的輻射降溫和升溫。

參考文獻(xiàn)：

[1]連志鸞，王麗榮.石家莊高溫的天氣氣候特征及其預(yù)報流程[J].氣象，2003，29 （10）：17 -21.

[2]李芷霞王叢梅，數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品在邢臺市溫度預(yù)報中的檢驗與分析J].山西氣象，2015 （3）：9-12

[3]趙海英，朱敏嘉，三種數(shù)值模式對山西降水預(yù)報性能的對比檢驗[J].山西氣象，2009 （1） 11 -13