利用6次多項式擬合技術和EC細網格產品對銅仁氣溫預報訂正分析

陳 超 李習瑾 聶 云 方 標 胡 萍

（銅仁市氣象局，貴州 銅仁 554300）

引言

銅仁市處于云貴高原向湘西丘陵過渡的斜坡地帶，西北高，東南低。在遠離河谷的山原面上巖溶、丘陵、洼地較多，地面起伏，全境以山地為主，占全區總面積的67.8%。全市最高海拔2572m，最低海拔205m，各地海拔高度差異明顯，導致氣溫差異較大，因此模式對日最高最低氣溫的預報不能直接使用。在實際工作中，預報員需對氣溫的實況以及模式預報值進行訂正分析。國內許多氣象工作者做了很多研究，李佰平等[1]利用一元線性回歸、多遠線性回歸、單時效消除偏差和多時效消除偏差平均4種訂正方法，得到短期、中期預報的最優訂正方法；連志鸞等[2]利用ECMWF資料、地面常規觀測資料，采用多級相似和站站相似的氣溫差額預報方法制作最高最低氣溫；周青[3]等、李軍[4]等、汪衛平[5]王強[6]等利用標準化均方根誤差分析、氣溫空間分布的地形調節統計模型等方法分析地面氣溫分布特征；李莎[7]等利用Kriging方法來探索適合中國氣溫插值方法。隨著社會的發展，各行各業多氣象服務要求愈來愈高。而2m溫度預報的準確性對人民的生活、農業工業生產有著重要影響，因此提高2m溫度的預報準確率非常重要。

一些科學研究需要研究2個變量之間的關系，這種關系往往都是非線性的，因此需要根據2個變量的測量數據（）分析找到其函數關系，這函數一般不能通過物理分析得到，需假定數據點為一多項式，求得其系數，使得盡可能多的數據點在多項式曲線上，這稱為多項式擬合。

1 資料方法

1.1 資料選取

本文預報資料選取2011年10月1日—2016年11月30日（共計1887d，有效資料為1434d）歐洲中心每天20∶00起報的未來120h時效的預報，采用距離反比插值計算方法，編程計算每個預報時次的銅仁10個區縣站點的預報溫度，以20∶00為日界，算出每個站點的日最高最低氣溫預報值；實況資料選取銅仁10個國家氣象站逐分鐘氣溫，以20∶00為日界，得到每天的日最高最低氣溫實況。

1.2 處理方法

將上述各預報時效的預報值與實況值一一對應，編程入庫，運用6次多項式擬合技術，編程分別得到各站、各預報時效的高溫、低溫的預報公式。預報檢驗方法根據中國氣象局2005年7月1日下發的《中短期天氣預報質量檢驗辦法（試行）》，檢驗內容有最高最低氣溫的預報誤差和預報準確率。檢驗的具體標準為：

2 氣溫預報訂正分析方法

在實際預報工作中，氣溫預報主要是預報最高氣溫和最低氣溫。本文采用6次多項式擬合技術，找到氣溫預報值與實況值最接近的關系式，將ECMWF的2m氣溫預報值帶入關系式，即可得到訂正后的預報值。由于6次多項式的系數計算繁雜，需通過編程得到其系數。表1為銅仁市10個區縣站24h高低溫的訂正方程。

表1 銅仁市10個區縣站24h高低溫的訂正方程

續表 銅仁市10 個區縣站24h 高低溫的訂正方程

3 各區縣氣溫預報檢驗

選取2016 年12 月1 日—2017 年11 月30 日的ECMWF模式氣溫預報資料和相對應的實況氣溫資料對各區縣預報準確、平均絕對方差進行統計分析。

3.1 ECMWF 模式預報準確率與訂正后準確率對比分析

從圖1b、c、d、e、f 可以看出，該訂正方法非常有效的提高ECMWF 模式的預報準確率，表現最好的為7、8 月份，每個預報場訂正后的預報準確率均高于其他月份，其中8 月份24h 預報場的綜合平均準確率為85.2%，較ECMWF 模式準確率提高31.6%，究其原因是7—8 月，銅仁市受副熱帶高壓控制，天氣穩定，預報準確率較高；表現較差的為2、3、4 月份，其中4 月份120h 預報場的綜合平均準確率為64.6%，

較ECMWF 模式準確率只提高了10%，究其原因是2—月份天氣變化頻繁，不同的天氣現象在一天中交替出現，氣溫也會出現過山車現象。在實際氣溫預報工作中3、4 月份的氣溫預報準確率也較低，7、8 月份的氣溫預報準確率較高，與上述現象相符合。

從全市ECMWF 預報模式與訂正后預報的綜合平均準確率（圖1 a）可以看出：隨著預報時效的延長，ECMWF 模式預報準確率基本不變，均在55% 左右，而訂正后的預報準確率在不斷降低，由24h 的80.7% 降為120h 70.5%。

3.2 全市各區縣訂正后預報準確率檢驗分析

表2 為銅仁市各區縣訂正后溫度預報平均準確率以及相應的平均絕對誤差，從表中分析可知。

表2 銅仁市各區縣訂正后溫度預報平均準確率以及相應的平均絕對誤差

續表 銅仁市各區縣訂正后溫度預報平均準確率以及相應的平均絕對誤差

各區縣、各預報時次的最低氣溫的訂正效果明顯高于最高氣溫，其中24h的最低氣溫預報準確率都在87%以上，最高為沿河縣94.1%，最低氣溫平均絕對誤差也僅在1℃左右，最低為江口縣0.81℃。

隨著預報時效的延長，各區縣的預報準確率也呈下降趨勢。碧江區最高氣溫預報準確由24h的73.1%下降為120h的58.9%，最低氣溫預報準確率也由24h的91.1%下降到120h的83.0%；平均局對誤差也逐漸上升。

從地理位置角度分析可知，該擬合技術對銅仁市西部訂正效果要優于東部。

4 結論

該訂正方法對銅仁地區日最高、最低氣溫的預報有很明顯的訂正效果。全市24h預報的平均綜合預報準確率達80.7%，較ECMWF模式準確率提高24%。

該訂正方法對日最低氣溫的訂正效果明顯優于日最高氣溫。全市的24h預報最低氣溫訂正后的準確率為91%，而最高氣溫的準確率只有69.7%，而且最低氣溫的平均絕對誤差僅為0.8～1.1℃，最低氣溫的平均絕對誤差為 1.6～1.7℃。

該訂正方法隨著預報時效的延長，訂正效果逐漸下降，訂正后的氣溫準確率也在下降。

[1]李佰平,智協飛. ECMWF模式地面氣溫預報的四種誤差訂正方法的比較研究[J]. 氣象,2012,38(8):897-902.

[2]連志鸞,李國翠,卞韜,高連山. 基于多級相似-差額方法制作鄉鎮氣溫預報[J]. 氣象,2008(5):113-117.

[3]周青,趙鳳生,高文華. NCEP/NCAR逐時分析與中國實測地表溫度和地面氣溫對比分析[J].氣象,2008(02):83-91.

[4]李軍,黃敬峰,游松財. 不同空間尺度DEM對山區氣溫空間分布模擬的影響——以浙江省仙居縣為例[J/OL].地理科學,2012,32(11):1384-1390.

[5]汪衛平,熊偉,陳余明.貴州省日最高氣溫氣候特征分析[J].貴州氣象,2013,37(1):7-10.

[6]王強,張驍,王起喚.基于EC細網格產品對懷化地區日最高氣溫的預報及訂正分析[J].貴州氣象,2016,40(5):32-37.

[7]李莎,舒紅,徐正全.利用時空Kriging進行氣溫插值研究[J].武漢大學學報(信息科學版),2012,37(2):237-241.