朔州市溫度智能網格預報與人工訂正預報檢驗對比及影響因子分析

徐衛麗 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溫度要素智能網格、人工訂正預報正進行了質量檢驗，結果表明：Tg（最高氣溫）預報準確率>Td（最低氣溫）;16：00預報準確率普遍高于05： 00預報準確率;人工訂正預報準確率普遍高于智能網格預報準確率，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月平均預報準確率年內有兩個高值時期，兩個低值時期在，Td月平均預報準確率夏季、初秋偏高，深秋冬季偏低。智能網格預報05：00對平川區Tg指導效果好，16：00對西部山區（包括朔城區）指導效果好，兩個預報時間對朔城區、右玉Td的預報準確率都低。天空狀況，降水開始、結束時間和大風也是影響人工訂正預報準確率的因素。

關鍵詞：溫度要素：智能網格預報：人工訂正預報;檢驗

24h最高、最低氣溫預報是電視天氣預報節目對公眾發布的基本氣象要素，也是最重要的氣象要素之一。隨著社會的發展和生活水平的提高，人們更加關注的天氣預報，同時也對預報的準確性和精細化程度提出來更高要求，為更好地服務當地經濟建設和提高人們生活水平， 2018年1月1日開展智能網格預報并同時進行人工訂正，該業務執行至今。本文研究了新業務開展以來朔州市六縣站點溫度要素智能網格預報和人工訂正預報準確率差異，05：00報和16：00預報準確率特點，月際變化規律，以及造成準確率偏低的原因，為今后人工訂正如何有效參考智能網格預報結果做指導，并為智能網格模式調整做一定參考作用。

一、資料來源于與檢驗方法

2018年1月1日至2019年7月31日智能網格指導預報和人工訂正預報;檢驗時次05：00、16：00預報，檢驗時效72h內;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Tg、Td，16：00起報20：0020： 00時段內Tg、Td。預報值與實況值差值絕對值≤2℃為正確，計算智能網格預報準確率、人工訂正預報預報準確率。

二、結果與分析

1.年預報準確率分析

Tg05：00預報24h準確率（智能網格（05） Tgz、人工訂正（05） Tgr） 75. 4%、79. 8%; 48h準確率65.7%、71. 3%; 72h準確率58.5%、 67.4%; T d 2

4h《05）Tdz，（05） Tdr） 63. 4%、71. 1%; 48h準確率59. 9%、63. 5%; 72h準確率52. 8%、58.O%。Tg16：00預報，24h準確率（（16） Tgz、（16） Tgr） 68. 9%、78. 9%; 48h準確率63. 9%、74. 2%; 72h準確率57. 4%、68.7%。Td24h準確率《16）Tdz、（16） Tdr） 67. 9%、7 2.0%; 48h準確率62. 9%、65. 8%; 72h準確率57.O%、60. 4%。對比兩個時次準確率有以下特點，一、人工訂正預報準確率高于智能網格預報準確率2. 9%～11.3%。二、各時效準確率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格預報;16：00Tg人工訂正能力逐漸增強，Td訂正能力不佳且逐漸減弱，預報主要參考智能網格預報。

2.逐月平均預報準確率

（l）最高氣溫

六縣05：00Tg逐月各時效預報準確率，24h智能網格最高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%。平均月預報準確率折線分析（圖略），24h時效內均在4月、10月出現兩次下降。48h智能網格最高值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月份出現下降。72h智能網格最高值在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智能網格與人工訂正預報準確率，1、2月份偏低，極大可能出現月平均最低值，3月份均提高，4月明顯下降可能出現月平均最低值，5～8月均有提高，也可能出現月平均最高值，10月再次明顯下降，11—12月顯著提升，極有可能達到月平均最高值。

16：00Tg逐月各時效預報準確率，24h智能網格最高值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%。

智能網格指導預報和人工訂正預報，Tg月平均預報準確率16：00與05：00預報三個時效有著相似的規律，年周期呈現負的一個半余弦波（圖3），一年中有兩個高值區，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確率差值，7～8月能提914%，突顯了人工訂正優勢，11～12月最多提高8. 3%，48h、72h甚至出現了負訂正。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逐月各時效預報準確率，24h智能網格最高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逐月各時效預報準確率，24h智能網格最高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%）。

智能網格指導預報和人工訂正預報，Td月平均預報準確率16：00與05：00預報三個時效年周期呈現一個負的余弦波（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月在低值區出現了小幅提升。最高值8月出現概率最大，其次7月，最低值2月出現概率最大，其次10月。

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

三、各縣智能網格預報月平均準確率之間差異

人工訂正預報各縣準確率差異部分原因是由于預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智能網格預報月平均準確率之間異同。

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

由于本檢驗區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Td預報是難點。

四、人工訂正誤差較大原因分析

在無明顯冷空氣影響下，智能網格和人工訂正對溫度要素預報較好，弱冷空氣影響時平川區降溫幅度不大，西部山區夜間輻射降溫明顯，六個縣Td差值大，山區Td預報與實況絕對誤差>2℃;強冷空氣影響，模式（歐洲細網格）預報偏強或偏弱，站點Tg、Td大多數誤差>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、平魯區、右玉縣）預報偏低。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、應縣、懷仁影響較大，預報一般偏高，誤差>2℃。準確把握降水開始、結束時間也是考慮白天高溫可以升到多高的一個重要因素。大風對本責任區溫度也影響較大，夜間大風影響輻射降溫，Td預報偏低，白天大風加速近空氣上下熱量交換，Tg預報偏高。

五、結論

1.對朔州市來說，無論智能網格指導還是人工訂正Tg較Td預報更好把握。

2.人工訂正預報準確率高于智能網格預報，年平均高2. 9%～11.3%。人工訂正16：00預報優于05：00預報。

3. 24h時效內，距離預報制作時間越近人工訂正能力越弱，即預報準確率越接近智能網格預報預報準確率，05：00當天Tg預報，16：00次日的Td預報修改要謹慎;時效越長Tg人工訂正能力增強Td訂正能力下降，48h、72hTd要更多參考智能網格指導。

4.Tg月平均預報準確率智能網格、人工訂正年內有兩個高值時區兩個低值時區，1、2、4月普遍低，3月大幅提升，5～9月可能出現年內最高值，10月明顯下降70%以下，可能出現年內最低，11、12月又顯著提高可能出現年內最高值。

5.Td月平均預報準確率智能網格、人工訂正年內有一個高值區一個低值區，7～9月最高，10月到次年春季偏低。

6.智能網格指導預報05：00預報準確率Tg懷仁、朔城區最高，山陰最低，Td應縣、懷仁最高，山區右玉最低。16：00預報準確率Tg朔城區、平魯、右玉較高，中東部川區低，Td懷仁、應縣高，右玉最低朔城區次之。

7.影響人工訂正預報準確率的原因，除智能網格預報對個別縣指導性差以外，天空狀況、降水開始、結束時間和大風都影響溫度的輻射降溫和升溫。

參考文獻：

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

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

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