多时效气温定量预报系统研发.doc

多时效气温定量预报系统研发 缪强 何巍 代婷婷 黄德刚 李强(自贡市气象局 自贡 643000)摘要：利用850百帕温度与地面日平均气温存在密切相关的规律，采用非线性映射的方法可求得站点上的日平均气温根据欧洲数值模式850百帕温度预报序列即可获得本站未来九天的日平均气温预报值由于在相同季节，同一种云天状况下，日最高（低）气温与平均气温差值近似为一常数，所以，日平均气温预报值与该常数相加，即可做出站点上多时效日最高（低）气温的定量预报关键词：多时效气温预报值 相关 映射 转换 定量预报1 引言随着城镇精细化预报作为对外服务的基本预报产品，更为准确和精细的气温预报、特别是各种异常天气背景中（如强寒潮、异常高温及转折天气等）的气温预报，是各级气象台站必须尽快解决的重点预报项目之一随着数值模式预报产品的日益丰富、精度的不断提高，为我们开展气温客观定点定量预报创造了有利的条件本文通过对欧洲数值模式预报产品的释用分析，实现了站点多时效日平均气温、日最高（低）气温的客观定量预报，建立了气温定点定量预报系统这是利用数值预报产品释用技术制作气温定点定量预报的一种有益尝试2 气温定点定量预报的基本原理          欧洲数值预报模式对四川盆地850Hpa的温度有较强的预报能力,而成都850Hpa温度与川南地区的日平均气温有很好的对应关系，因此利用EC850Hpa温度可做出未来九天的日平均气温预报初值。

考虑云天状况变化的影响对预报初值进行订正，从而得到日平均气温的预报值由于在同一季节、同一种云天状况下，日最高（低）气温与日平均气温差值近似为一常数，因此，以日平均气温的预报值为基础，加上所在季节相应云天状况下获取的日最高（低）气温与平均气温的差值，即可作出日最高（低）气温的预报3 基本原理实现的技术方法 3.1 EC850Hpa温度对成都站08时850Hpa温度的预报由于成都站的地理位置在（104.02 OE、30.670N），与（105OE、300N）格点相距较近，且四川盆地850Hpa上空水平温度梯度较小，因此，可以利用EC850Hpa格点（105OE、300N）温度预报成都站08时850Hpa温度，实践证明有较高的预报能力因此，在实际预报中，我们可以把EC850Hpa温度预报场中（105OE、300N）格点温度近似地看作未来成都站08时850Hpa温度 3.2 成都站08时850Hpa温度与各站日平均气温对应关系的统计 近几年的业务实践证明，成都站08时850Hpa温度高，川南地面的日平均气温就高，反之亦然，即两者呈正相关以自贡站为例，统计如下： 设成都站08时850Hpa温度为T85(i)，在历史资料中第i个T85(i)的值对应有自贡站地面m个日平均气温T0(j),则其对应的自贡站地面日平均气温Tp(i)为: Tp(i)=∑T0(j)/m ……(1)其中，i=1,2,…,n,为成都站08时850Hpa温度从最小值到最大值所对应的序号；j=1,2,…,m。

由（1）式，将计算所得结果制作成成都站08时850Hpa温度T85(i) 与自贡站地面日平均气温Tp(i) 非线性映射的对应关系表（表1）表1：T85(i) 与Tp(i) 的对应关系表T85(i)T85(1)T85(2)…………T85(m)Tp(i)Tp(1)Tp(2)…………Tp(m)利用EC850Hpa温度预报和以上对应关系表就可得到自贡站未来的日平均气温预报初值T1(k) (k=1,2…,S,为预报时效)3.3 成都站08时850Hpa温度相同时不同云天状况下日平均气温差值的统计 设成都站08时850Hpa温度相邻两天无变化时，地面日平均气温仅受测站云天状况变化的影响因此，对地面日平均气温预报初值，要根据测站预报的云天状况变化进行订正，订正值的统计方法如下： 将云天状况分为晴天、多云、阴天和雨天四种，分月挑选相邻两天成都站08时850Hpa温度相同时的个例，统计不同云天状况下地面日平均气温的12种差值，并制作成云天变化与日平均气温差值关联表（表2）显然，这种关联表中的差值仅考虑了云天状况随时间的变化对日平均气温的影响设W(k-1)为预报日当日的云天状况，W(k)为预报日次日的云天状况，Δt(k)为云天状况随时间变化产生的预报日次日与预报日地面日平均气温之差，当W(k-1)与 W(k)相同时，Δt(k)值为零。

利用天气预报做出云天状况预报W(k)，根据预报日与预报日次日的云天状况在统计所得的关联表中查出Δt(k)值并将Δt(k)值加到日平均气温预报初值T1(k)上，即得到包含云天状况变化影响的地面日平均气温预报值T2(k) 表2：云天变化与日平均气温差值关联表W(k-1)晴天多云阴天雨天W(k)多云阴天雨天阴天雨天晴天雨天晴天多云晴天多云阴天Δt(k)………………………………3.4 在不同云天状况下日平均气温与日最高（低）气温差值的统计 分月从历史资料中统计出在不同云天状况下日最高、最低气温与日平均气温差值的平均值，统计方法如下： 设某月有n个晴天日，对应有n个日最高气温Tmax(i)、 n个日平均气温T0(i)、n个日最低气温Tmin(i)，其中i=1，2，…，n第i个晴天日的日最高气温Tmax(i)与日平均气温T0(i)的差值为： ΔTmax (i)= Tmax (i)—T0(i) ……(2) n个ΔTmax (i)的平均值为： ΔTpmax=∑ΔTmax (i)/n ……(3) 第i个晴天日的日平均气温T0(i)与日极端最低气温Tmin(i)的差值为： ΔTmin (i)= T0(i)—Tmin (i) ……(4) n个ΔTmin (i)的平均值为： ΔTpmin =∑ΔTmin (i)/n ……(5) 由(2)到(5)式，我们就统计出了某月晴天条件下日最高气温与日平均气温差值的平均值ΔTpmax以及日平均气温与日最低气温差值的平均值ΔTpmin，并将统计结果制成相应的文本文件1。

同理，可统计出多云、阴天、雨天条件下的ΔTpmax与ΔTpmin对其它月份照同样方法可以统计出上述文本文件1"天空状况 日最高气温与日平均气温的差值 日平均气温与日最低气温的差值""01月",41 4.9 3.4 2 4.0 3.1 3 2.3 1.8 4 1.5 0.9 "02月",41 4.9 4.1 2 4.0 2.7 3 2.5 1.9 4 2.1 1.1 "03月",41 5.5 4.5 2 5.3 4.6 3 3.2 2.9 4 2.6 0.7……（其中1代表晴天，2代表多云，3代表阴天，4代表雨天3.5 日平均气温、日最高（低）气温的预报 由3.1与3.2所述，利用EC850Hpa温度预报，从表1中查出未来k日日平均气温预报初值T1(k)；由天气预报做出云天状况预报W(k)，根据3.3所述，结合预报K-1日云天状况W(k-1)，从表2中查出云天状况随时间变化产生的地面日平均气温之差Δt(K)，则日平均气温预报值T2为：T2(k)= T1(k)+Δt(k) ……（6）根据预报出的云天状况W(k)，从文件1中查出日最高气温与日平均气温差值的平均值ΔTpmax(k) 、日平均气温与日最低气温差值的平均值ΔTpmin(k)，则有： 日最高气温预报值：Tmax(k)=ΔTpmax(k) + T2(k) ……（7） 日最低气温预报值：Tmin(k)= T2(k)—ΔTpmin(k) ……（8） 3.6 算法原理存在的不足在汛期，由于气温变化幅度大，同样云天状态下基础温度差异大，并且存在极端高温天气，上述算法原理存在如下不足：1：未考虑相同云天状况，温度基点的抬升。

2：统计值未考虑极值，无法较准确报出温度的极值3：欧洲中心温度预报自身波动的误差3.7 进一步的误差订正考虑到3.6提出的不足，仿照资料同化原理，提出进一步的误差订正方法：计算出预报日前天制作的昨日温度预报值Tymax1、Tymin1与昨天的实况温度Tpmax1、Tpmin1的误差:dt1max=Tpmax1-Tymax1 ……(9)dt1min=Tpmin1-Tymin1 ……(10)对昨日的24小时温度预报值Tymax2、Tymin2做出订正,Tdymax2=Tymax2+dt1max ……(11)Tdymin2=Tymin2+dt1min ……(12)得出昨日制作的今日最低气温、最高气温一次实况误差订正后的预报值Tdymax2、Tdymin2，将Tdymax2、Tdymin2求取实况误差，得到二次误差值：dt2max=Tpmax2(估计值)- Tdymax2 ……(13)dt2min=Tpmin2- Tdymin2 ……(14)将两次临近实况预报误差合并，得到正式误差值：dtmax=dt1max+dt2max ……(15)dtmin=dt1min+dt2min ……(16)将dtmax、dtmin 代入（7）、（8）式，对今日温度预报值做出订正，得出未来S日两次临近实况预报误差订正后的日最高气温预报值和日最低气温预报值：日最高气温预报值：Tdtmax(k)=Tmax(k) + dtmax ……（17） 日最低气温预报值：Tdtmin(k)=Tmin(k)+dtmin ……（18） 其中，k=1,2,…S为预报时效。

由（17）、（18）式得到的日最高、最低气温预报序列，部分地克服了算法原理存在的不足，适用于汛期气温预报4 多时效气温预报系统的软件设计根据3所述基本原理、技术方法和系统构成要求，我们采用vb6.0编程，设计开发了一套数据接口开放、界面操作方便、适合于地市级和县级台站使用的气温定点定量预报系统软件系统软件界面如下图：该系统软件包括以下内容：4.1 系统的本地化4.1.1 站点配置 根据预报负责区域内所有站点的站点名和区站号生成站点配置文本文件station.txt4.1.2 欧洲模式参数配置 根据欧洲数值模式850hpa温度预报所在资料源、所选格点的经纬度及预报时效，生成欧洲模式参数配置文本文件ectcfg.txt4.1.3 平均气温统计配置 根据成都站08时850Hpa温度与各站各月平均日平均气温对应关系的统计结果表1，生成平均气温统计配置文。