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    朔州市溫度智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)與人工訂正預(yù)報(bào)檢驗(yàn)對(duì)比及影響因子分析

    2020-10-14 13:56徐衛(wèi)麗張占良賈曉霞梁桂花
    視界觀·下半月 2020年2期
    關(guān)鍵詞:懷仁高值時(shí)效

    徐衛(wèi)麗 張占良 賈曉霞 梁桂花

    摘? ? 要:對(duì)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(bào)正進(jìn)行了質(zhì)量檢驗(yàn),結(jié)果表明:Tg(最高氣溫)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率>Td(最低氣溫);16:00預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率普遍高于05:00預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率;人工訂正預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率普遍高于智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,Tg隨著時(shí)效增加訂正能力逐漸增強(qiáng),但Td隨著時(shí)效增加訂正能力減弱;Tg月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率年內(nèi)有兩個(gè)高值時(shí)期,兩個(gè)低值時(shí)期在,Td月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率夏季、初秋偏高,深秋冬季偏低。智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)05:00對(duì)平川區(qū)Tg指導(dǎo)效果好,16:00對(duì)西部山區(qū)(包括朔城區(qū))指導(dǎo)效果好,兩個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間對(duì)朔城區(qū)、右玉Td的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率都低。天空狀況,降水開始、結(jié)束時(shí)間和大風(fēng)也是影響人工訂正預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的因素。

    24h最高、最低氣溫預(yù)報(bào)是電視天氣預(yù)報(bào)節(jié)目對(duì)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(huì)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(bào),同時(shí)也對(duì)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度提出來(lái)更高要求,為更好地服務(wù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)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(bào)并同時(shí)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(lái)朔州市六縣站點(diǎn)溫度要素智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)和人工訂正預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異,05:00預(yù)報(bào)和16:00預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率特點(diǎn),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(bào)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(lái)源于與檢驗(yàn)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(bào)和人工訂正預(yù)報(bào);檢驗(yàn)時(shí)次05:00、16:00預(yù)報(bào),檢驗(yàn)時(shí)效72h內(nèi);時(shí)間分辨率24h;檢驗(yàn)要素Tg、Td。實(shí)況資料05:00起報(bào)08:00-08:00時(shí)段內(nèi)Tg、Td,16:00起報(bào)20:00-20:00時(shí)段內(nèi)Tg、Td。預(yù)報(bào)值與實(shí)況值差值絕對(duì)值≤2℃為正確,計(jì)算智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、人工訂正預(yù)報(bào)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

    二、結(jié)果與分析

    1.年預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分析

    Tg05:00預(yù)報(bào)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%;Td 24h ((05)Tdz、(05)Tdr)63.4%、

    71.1%;48h準(zhǔn)確率59.9%、63.5%;72h準(zhǔn)確率52.8%、58.0%。Tg16:00預(yù)報(bào),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%、72.0%;48h準(zhǔn)確率62.9%、65.8%;72h準(zhǔn)確率57.0%、60.4%。對(duì)比兩個(gè)時(shí)次準(zhǔn)確率有以下特點(diǎn),一、人工訂正預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率2.9%~11.3%。二、各時(shí)效準(zhǔn)確率Tg>Td。三、Tg16:00比05:00人工訂正能力更強(qiáng),且隨時(shí)效增長(zhǎng)兩者訂正能力都呈上升趨勢(shì),Td16:00比05:00預(yù)報(bào)訂正能力弱,且隨時(shí)效增長(zhǎng)兩者訂正能力都呈下降趨勢(shì)并且差值接近。綜上特點(diǎn)三個(gè)時(shí)效內(nèi)05:00Tg人工訂正能力逐漸增強(qiáng),但短時(shí)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(bào);16:00Tg人工訂正能力逐漸增強(qiáng),Td訂正能力不佳且逐漸減弱,預(yù)報(bào)主要參考智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)。

    2.逐月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

    (1)最高氣溫

    六縣05:00Tg逐月各時(shí)效預(yù)報(bào)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(bào)準(zhǔn)確率折線分析(圖略),24h時(shí)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74.6%(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74.1%),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(bào)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(shí)效預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,24h智能網(wǎng)格最高值12月為78.0%,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(bào)和人工訂正預(yù)報(bào),Tg月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率16:00與05:00預(yù)報(bào)三個(gè)時(shí)效有著相似的規(guī)律,年周期呈現(xiàn)負(fù)的一個(gè)半余弦波(圖3),一年中有兩個(gè)高值區(qū),兩個(gè)低值時(shí)期,高值一般5~9月或11~12月,低值1~2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(bào)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9-14%,突顯了人工訂正優(yōu)勢(shì),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。

    圖3 最高氣溫月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

    (2)最低氣溫

    六縣05:00Td逐月各時(shí)效預(yù)報(bào)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(shí)效預(yù)報(bào)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(bào)和人工訂正預(yù)報(bào),Td月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率16:00與05:00預(yù)報(bào)三個(gè)時(shí)效年周期呈現(xiàn)一個(gè)負(fù)的余弦波(圖略),高值7~9月,兩個(gè)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(duì)氣溫要素月平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分析可以看出,Tg、Td在1~4月份都偏低,另一個(gè)低值在10月。

    三、各縣智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)月平均準(zhǔn)確率之間差異

    人工訂正預(yù)報(bào)各縣準(zhǔn)確率差異部分原因是由于預(yù)報(bào)員個(gè)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(bào)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(bào)準(zhǔn)確率(表略),05:00月平均懷仁普遍高,其次是朔城區(qū),對(duì)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(bào)各站月平均沒有明顯優(yōu)勢(shì)站,朔城區(qū)稍高,其次是平魯區(qū)、右玉縣 ,對(duì)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(bào)月平均準(zhǔn)確率應(yīng)縣普遍高,其次是懷仁、山陰對(duì)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(bào)懷仁普遍高,其次是應(yīng)縣、山陰,對(duì)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29.0%。

    由于本檢驗(yàn)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(gè)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(bào)是難點(diǎn)。

    四、人工訂正誤差較大原因分析

    在無(wú)明顯冷空氣影響下,智能網(wǎng)格和人工訂正對(duì)溫度要素預(yù)報(bào)較好,弱冷空氣影響時(shí)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(gè)縣Td差值大,山區(qū)Td預(yù)報(bào)與實(shí)況絕對(duì)誤差>2℃ ;強(qiáng)冷空氣影響,模式(歐洲細(xì)網(wǎng)格)預(yù)報(bào)偏強(qiáng)或偏弱,站點(diǎn)Tg、Td大多數(shù)誤差>2℃。

    天空狀況對(duì)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(gè)站Td差值不大,西部站點(diǎn)(朔城區(qū)、平魯區(qū)、右玉縣)預(yù)報(bào)偏低。白天沒有降水高云對(duì)Tg升溫沒影響,中低云對(duì)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(bào)一般偏高,誤差>2℃。準(zhǔn)確把握降水開始、結(jié)束時(shí)間也是考慮白天高溫可以升到多高的一個(gè)重要因素。大風(fēng)對(duì)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(bào)偏低,白天大風(fēng)加速近空氣上下熱量交換,Tg預(yù)報(bào)偏高。

    五、結(jié)論

    1.對(duì)朔州市來(lái)說(shuō),無(wú)論智能網(wǎng)格指導(dǎo)還是人工訂正Tg較Td預(yù)報(bào)更好把握。

    2.人工訂正預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于智能網(wǎng)格預(yù)報(bào),年平均高2.9%~11.3%。人工訂正16:00預(yù)報(bào)優(yōu)于05:00預(yù)報(bào) 。

    3.24h時(shí)效內(nèi),距離預(yù)報(bào)制作時(shí)間越近人工訂正能力越弱,即預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率越接近智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,05:00當(dāng)天Tg預(yù)報(bào),16:00次日的Td預(yù)報(bào)修改要謹(jǐn)慎;時(shí)效越長(zhǎng)Tg人工訂正能力增強(qiáng)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(bào)準(zhǔn)確率智能網(wǎng)格、人工訂正年內(nèi)有兩個(gè)高值時(shí)區(qū)兩個(gè)低值時(shí)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(bào)準(zhǔn)確率智能網(wǎng)格、人工訂正年內(nèi)有一個(gè)高值區(qū)一個(gè)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(bào)05:00預(yù)報(bào)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(bào)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(bào)準(zhǔn)確率的原因,除智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)對(duì)個(gè)別縣指導(dǎo)性差以外,天空狀況、降水開始、結(jié)束時(shí)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(bào)流程[J] .氣象, 2003, 29(10):17 -21.

    [2]李芷霞 王叢梅.數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在邢臺(tái)市溫度預(yù)報(bào)中的檢驗(yàn)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(duì)山西降水預(yù)報(bào)性能的對(duì)比檢驗(yàn)[J] .山西氣象, 2009(1)11 -13.

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