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国家精细化温度指导预报在天津滨海新区的检验订正

2016-06-27赵金霞范苏丹卢换珍

天津科技 2016年7期
关键词:最低气温气温降水

赵金霞,范苏丹,卢换珍

(1. 天津滨海新区气象局 天津300457;2. 济南气象科研所 山东济南250031;3. 天津市气象局 天津300074)

国家精细化温度指导预报在天津滨海新区的检验订正

赵金霞1,范苏丹2,卢换珍3

(1. 天津滨海新区气象局 天津300457;2. 济南气象科研所 山东济南250031;3. 天津市气象局 天津300074)

对国家气象中心2014年7月至2015年6月下发的精细化温度指导预报在天津滨海新区的绝对平均误差和预报准确率进行了分析,结果发现:24,h预报效果好于48,h及72,h;在各时段的温度预报中,最低温度预报效果好于最高温度预报。分析报错的原因,提取离散度大于 2,℃的个例,根据不同天气状况进行归类,找出不同天气状况下最高、最低温度订正值,利用 2015年 7~10月的温度指导预报资料进行验证,计算≤1,℃、≤1.5,℃、≤2,℃3个区域订正前后的准确率,结果最低、最高气温准确率提高12%,~13%,,订正效果显著。

温度指导预报 绝对平均误差 检验订正

中央台指导预报是以数值预报为基础,根据各家数值预报不同权重综合计算的预报结果,它提高了天气系统的预报能力。但数值预报对气象要素计算的准确性和稳定性随着天气状况不同而波动,而数值预报模式在初始化过程的真实性及对复杂地形的逼真描述程度还不够,也使得数值预报产品存在不确定性;这样就有必要对其预报准确性不断进行检验,找出数值预报与实况的差异,及时改进、订正,提高预报准确率,方便预报员使用,也使数值预报的推广使用成为可能。为此,我们遵循上级指导、逐级订正的预报思路,对指导产品的预报能力与误差情况进行分析;计算出不同预报时效的温度差值,确立有效的数值预报订正方法,提高转折性天气的预报准确率,使数值预报在实际业务中发挥更大的作用,也为数值预报本地化提供了研究方向。

1 基本检验量

在温度检验中,一般选用绝对误差和准确率作为检验标准。[1-3]选用绝对平均误差与平均准确率作为检验最高、最低温度的基本量。检验站点为滨海新区塘沽观测站。

1.1 每月温度预报平均准确率与绝对平均误差

以T代表实况值,t代表预报值,则预报误差E=T-t,误差 E取绝对值,即绝对误差。设 N为总天数,对于单站可以计算每天的误差(i从 1到 N),月绝对平均误差MAE由如下列公式计算:[4]

表1 24小时预报检验最高(TD)最低(TG)Tab.1 TD and TG of 24,h weather forecast verification

从表 1的 24,h预报检验可以看出,最低气温的预报效果明显高于最高气温预报;除 8月、9月最高气温预报准确率明显高于最低气温预报外,其他时间最低气温预报准确率均高于最高气温。

在 48,h预报检验中,最低气温的预报效果明显高于最高气温预报;11月、12月最高气温预报准确率高于最低气温预报,其他时间最低气温预报准确率均高于最高气温。48,h数值预报的月绝对平均误差有3个月大于2,℃,说明数值预报离散度超出了正常范围。在 72,h预报检验中,只有 5月最高气温准确率高于最低气温,其他时间最低气温准确率都好于最高气温;且 72,h预报准确率高于 48,h预报。72,h数值预报的月绝对平均误差小于2,℃,说明数值预报离散度在正常范围内。

1.2 年平均预报准确率

年平均预报准确率,24,h预报最低气温为70.2%,,最高气温为 60.9%,;48,h预报最低气温为64.5%,,最高气温为 54.7%,;72,h预报最低气温为67.2%,,最高为60.2%,。由检验结果可知,24,h预报准确率高于 48,h及 72,h;72,h预报准确率反而高于48,h预报。由此可以看出,数值预报准确率随机性较大。

2 检验订正

找出离散度大于 2,℃的个例及其对应的天气状况,根据不同天气状况进行归类,找出同类型天气状况下的订正值;可分为以下 4种情况(冷空气南下型、降水型、雾霾型、晴空偏西风型)。然后利用2015年 7~10月的温度指导预报资料,按≤1,℃、≤1.5,℃、≤2,℃ 3个区域,计算订正前后的准确率,如表2、3所示。

表2 不同天气过程最高、最低温度订正值方法Tab.2 Max.and Min.temperature correction methods in different weather processes

表3 2015年7~10月24,h预报计算与订正的平均值Tab.3 Mean values of 24,h forecast calculation and correction values from July to October, 2015

2.1 冷空气南下订正

冷锋南下无降水(夜间冷空气影响),白天会有锋前增温,最高气温比计算值高 2~3,℃(根据云量多少)。冷空气控制时计算校准,利用计算值四舍五入发布。冷空过后订正气温回升时,最低气温回升大多滞后 1天,然后跳跃回升,最低气温比计算值高 2~ 3,℃。白天降温且无降水时最高气温随之下降,利用计算值四舍五入发布即可。

2.2 降水订正

当白天或夜间有降水且吹东北风时,最高、最低气温实况值要比计算值低 2,℃左右。有积雪时辐射降温强,最高气温比计算值低 2,℃,最低气温比计算值低2~3,℃。

2.3 雾霾订正

有雾霾云量较多且偏东风时,最高气温比计算值低2~3,℃。能见度小于1,km时,最低气温比计算值低2~4,℃左右,能见度越小最低气温越低。

2.4 晴空偏西风订正

暖脊前,晴空且吹西北风、西风、西南风时最高气温比计算值高 3,℃,最低气温计算较准,如表 2所示。

通过对冷空气南下订正、降水订正、雾霾订正、积雪订正、大雾订正、晴空偏西风订正,使最低、最高气温准确率在≤1,℃、≤1.5,℃、≤2,℃的区间都有较大提升,≤1,℃区间提高最为明显;最终得分达到了81%~82%,极大提高了数值预报的准确率,如表 3所示。

3 结 论

由统计对比可知,数值预报准确性和稳定性随着天气状况不同而波动。通过对数值预报的统计检验,弄清楚了数值预报对塘沽站的预报能力。计算出不同预报时效的绝对误差;确立有效的数值预报订正方法,在一定程度上改善了数值预报对转折性天气预报的能力,有效提高了温度预报准确率。通过分析和订正,使数值预报模式资料在实际预报业务中发挥了更大的作用,通过对冷空气南下订正、降水订正、雾霾订正、晴空偏西风订正,使最低、最高气温准确率提高12%~13%,最终得分达到了81%~82%,使数值预报在实际工作中成为不可或缺的手段,为温度预报的精准化提供了可靠的平台,也为数值预报本地化提供了研究方向。■

[1] 漆梁波,曹晓岗,夏立,等. 上海区域要素客观预报方法效果检验[J]. 气象,2007,33(9):11-12.

[2] 张建海,诸晓明. 数值预报产品和客观预报方法预报能力检验[J]. 气象,2006,32(2):60-61.

[3] 张冰,魏建苏,裴海瑛. 2006年 T213模式在江苏的降水和温度检验评估[J]. 气象科学,2008,28(4):469-470.

[4] 李朝兴,李周. 2008年汛期国家精细化温度指导预报在河南区域的检验[J]. 气象与环境科学,2009,32(2):21-25.

National Temperature Guidance Forecast in Tianjin Binhai New Area:Inspection and Revision

ZHAO Jinxia1,FAN Sudan2,LU Huanzhen3
(1.Tianjin Binhai New Area Meteorological Bureau,Tianjin 300457,China;2.Ji nan Meteorological Research Institute,Ji nan 250031,Shandong Province,China;3.Tianjin Meteorological Bureau,Tianjin 300074,China)

According to temperature guidance forecast from July 2014,to June 2015 released by National Meteorological Center,an analysis of the absolute mean error and forecast accuracy in Tianjin Binhai New Area was carried out.The results showed that:24,h forecast effect is better than those of 48 h and 72,h forecast;and the lowest temperature forecast effect is better than the highest one in the temperature forecast of each time period.To analyze causes of the error,cases with discrete degree greater than 2,℃ were selected and classified according to different weather conditions to find the highest and lowest temperature correction values in different weather conditions.Then,the temperature guidance forecast data from July to October in 2015 were used and the accuracy of the three regions was calculated before and after the correction.The accuracy rate calculation under the weather conditions of≤1℃,≤1.5℃ and ≤2℃ of the three regions before and after the correction were obtained and the results showed that accuracy rate of the lowest and highest temperature increased by 12%~13%,indicating a remarkable correction effect.

temperature guidance forecast;absolute mean error;checking and correction

P457

A

1006-8945(2016)07-0003-02

2016-06-06

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