趙金霞，范蘇丹，盧換珍

(1. 天津?yàn)I海新區(qū)氣象局 天津300457；2. 濟(jì)南氣象科研所 山東濟(jì)南250031；3. 天津市氣象局 天津300074)

國家精細(xì)化溫度指導(dǎo)預(yù)報在天津?yàn)I海新區(qū)的檢驗(yàn)訂正

趙金霞1，范蘇丹2，盧換珍3

(1. 天津?yàn)I海新區(qū)氣象局 天津300457；2. 濟(jì)南氣象科研所 山東濟(jì)南250031；3. 天津市氣象局 天津300074)

對國家氣象中心2014年7月至2015年6月下發(fā)的精細(xì)化溫度指導(dǎo)預(yù)報在天津?yàn)I海新區(qū)的絕對平均誤差和預(yù)報準(zhǔn)確率進(jìn)行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：24,h預(yù)報效果好于48,h及72,h；在各時段的溫度預(yù)報中，最低溫度預(yù)報效果好于最高溫度預(yù)報。分析報錯的原因，提取離散度大于 2,℃的個例，根據(jù)不同天氣狀況進(jìn)行歸類，找出不同天氣狀況下最高、最低溫度訂正值，利用 2015年 7～10月的溫度指導(dǎo)預(yù)報資料進(jìn)行驗(yàn)證，計算≤1,℃、≤1.5,℃、≤2,℃3個區(qū)域訂正前后的準(zhǔn)確率，結(jié)果最低、最高氣溫準(zhǔn)確率提高12%,～13%,，訂正效果顯著。

溫度指導(dǎo)預(yù)報 絕對平均誤差 檢驗(yàn)訂正

中央臺指導(dǎo)預(yù)報是以數(shù)值預(yù)報為基礎(chǔ)，根據(jù)各家數(shù)值預(yù)報不同權(quán)重綜合計算的預(yù)報結(jié)果，它提高了天氣系統(tǒng)的預(yù)報能力。但數(shù)值預(yù)報對氣象要素計算的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性隨著天氣狀況不同而波動，而數(shù)值預(yù)報模式在初始化過程的真實(shí)性及對復(fù)雜地形的逼真描述程度還不夠，也使得數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品存在不確定性；這樣就有必要對其預(yù)報準(zhǔn)確性不斷進(jìn)行檢驗(yàn)，找出數(shù)值預(yù)報與實(shí)況的差異，及時改進(jìn)、訂正，提高預(yù)報準(zhǔn)確率，方便預(yù)報員使用，也使數(shù)值預(yù)報的推廣使用成為可能。為此，我們遵循上級指導(dǎo)、逐級訂正的預(yù)報思路，對指導(dǎo)產(chǎn)品的預(yù)報能力與誤差情況進(jìn)行分析；計算出不同預(yù)報時效的溫度差值，確立有效的數(shù)值預(yù)報訂正方法，提高轉(zhuǎn)折性天氣的預(yù)報準(zhǔn)確率，使數(shù)值預(yù)報在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)揮更大的作用，也為數(shù)值預(yù)報本地化提供了研究方向。

1 基本檢驗(yàn)量

在溫度檢驗(yàn)中，一般選用絕對誤差和準(zhǔn)確率作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。[1-3]選用絕對平均誤差與平均準(zhǔn)確率作為檢驗(yàn)最高、最低溫度的基本量。檢驗(yàn)站點(diǎn)為濱海新區(qū)塘沽觀測站。

1.1 每月溫度預(yù)報平均準(zhǔn)確率與絕對平均誤差

以T代表實(shí)況值，t代表預(yù)報值，則預(yù)報誤差E＝T－t，誤差 E取絕對值，即絕對誤差。設(shè) N為總天數(shù)，對于單站可以計算每天的誤差(i從 1到 N)，月絕對平均誤差MAE由如下列公式計算：[4]

表1 24小時預(yù)報檢驗(yàn)最高(TD)最低(TG)Tab.1 TD and TG of 24,h weather forecast verification

從表 1的 24,h預(yù)報檢驗(yàn)可以看出，最低氣溫的預(yù)報效果明顯高于最高氣溫預(yù)報；除 8月、9月最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率明顯高于最低氣溫預(yù)報外，其他時間最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率均高于最高氣溫。

在 48,h預(yù)報檢驗(yàn)中，最低氣溫的預(yù)報效果明顯高于最高氣溫預(yù)報；11月、12月最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率高于最低氣溫預(yù)報，其他時間最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率均高于最高氣溫。48,h數(shù)值預(yù)報的月絕對平均誤差有3個月大于2,℃，說明數(shù)值預(yù)報離散度超出了正常范圍。在 72,h預(yù)報檢驗(yàn)中，只有 5月最高氣溫準(zhǔn)確率高于最低氣溫，其他時間最低氣溫準(zhǔn)確率都好于最高氣溫；且 72,h預(yù)報準(zhǔn)確率高于 48,h預(yù)報。72,h數(shù)值預(yù)報的月絕對平均誤差小于2,℃，說明數(shù)值預(yù)報離散度在正常范圍內(nèi)。

1.2 年平均預(yù)報準(zhǔn)確率

年平均預(yù)報準(zhǔn)確率，24,h預(yù)報最低氣溫為70.2%,，最高氣溫為 60.9%,；48,h預(yù)報最低氣溫為64.5%,，最高氣溫為 54.7%,；72,h預(yù)報最低氣溫為67.2%,，最高為60.2%,。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，24,h預(yù)報準(zhǔn)確率高于 48,h及 72,h；72,h預(yù)報準(zhǔn)確率反而高于48,h預(yù)報。由此可以看出，數(shù)值預(yù)報準(zhǔn)確率隨機(jī)性較大。

2 檢驗(yàn)訂正

找出離散度大于 2,℃的個例及其對應(yīng)的天氣狀況，根據(jù)不同天氣狀況進(jìn)行歸類，找出同類型天氣狀況下的訂正值；可分為以下 4種情況(冷空氣南下型、降水型、霧霾型、晴空偏西風(fēng)型)。然后利用2015年 7～10月的溫度指導(dǎo)預(yù)報資料，按≤1,℃、≤1.5,℃、≤2,℃ 3個區(qū)域，計算訂正前后的準(zhǔn)確率，如表2、3所示。

表2 不同天氣過程最高、最低溫度訂正值方法Tab.2 Max．a(chǎn)nd Min．temperature correction methods in different weather processes

表3 2015年7～10月24,h預(yù)報計算與訂正的平均值Tab.3 Mean values of 24,h forecast calculation and correction values from July to October, 2015

2.1 冷空氣南下訂正

冷鋒南下無降水(夜間冷空氣影響)，白天會有鋒前增溫，最高氣溫比計算值高 2～3,℃(根據(jù)云量多少)。冷空氣控制時計算校準(zhǔn)，利用計算值四舍五入發(fā)布。冷空過后訂正氣溫回升時，最低氣溫回升大多滯后 1天，然后跳躍回升，最低氣溫比計算值高 2～ 3,℃。白天降溫且無降水時最高氣溫隨之下降，利用計算值四舍五入發(fā)布即可。

2.2 降水訂正

當(dāng)白天或夜間有降水且吹東北風(fēng)時，最高、最低氣溫實(shí)況值要比計算值低 2,℃左右。有積雪時輻射降溫強(qiáng)，最高氣溫比計算值低 2,℃，最低氣溫比計算值低2～3,℃。

2.3 霧霾訂正

有霧霾云量較多且偏東風(fēng)時，最高氣溫比計算值低2～3,℃。能見度小于1,km時，最低氣溫比計算值低2～4,℃左右，能見度越小最低氣溫越低。

2.4 晴空偏西風(fēng)訂正

暖脊前，晴空且吹西北風(fēng)、西風(fēng)、西南風(fēng)時最高氣溫比計算值高 3,℃，最低氣溫計算較準(zhǔn)，如表 2所示。

通過對冷空氣南下訂正、降水訂正、霧霾訂正、積雪訂正、大霧訂正、晴空偏西風(fēng)訂正，使最低、最高氣溫準(zhǔn)確率在≤1,℃、≤1.5,℃、≤2,℃的區(qū)間都有較大提升，≤1,℃區(qū)間提高最為明顯；最終得分達(dá)到了81%～82%，極大提高了數(shù)值預(yù)報的準(zhǔn)確率，如表 3所示。

3 結(jié) 論

由統(tǒng)計對比可知，數(shù)值預(yù)報準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性隨著天氣狀況不同而波動。通過對數(shù)值預(yù)報的統(tǒng)計檢驗(yàn)，弄清楚了數(shù)值預(yù)報對塘沽站的預(yù)報能力。計算出不同預(yù)報時效的絕對誤差；確立有效的數(shù)值預(yù)報訂正方法，在一定程度上改善了數(shù)值預(yù)報對轉(zhuǎn)折性天氣預(yù)報的能力，有效提高了溫度預(yù)報準(zhǔn)確率。通過分析和訂正，使數(shù)值預(yù)報模式資料在實(shí)際預(yù)報業(yè)務(wù)中發(fā)揮了更大的作用，通過對冷空氣南下訂正、降水訂正、霧霾訂正、晴空偏西風(fēng)訂正，使最低、最高氣溫準(zhǔn)確率提高12%～13%，最終得分達(dá)到了81%～82%，使數(shù)值預(yù)報在實(shí)際工作中成為不可或缺的手段，為溫度預(yù)報的精準(zhǔn)化提供了可靠的平臺，也為數(shù)值預(yù)報本地化提供了研究方向?！?/p>

［1］ 漆梁波，曹曉崗，夏立，等. 上海區(qū)域要素客觀預(yù)報方法效果檢驗(yàn)[J]. 氣象，2007，33(9)：11-12.

［2］ 張建海，諸曉明. 數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品和客觀預(yù)報方法預(yù)報能力檢驗(yàn)[J]. 氣象，2006，32(2)：60-61.

［3］ 張冰，魏建蘇，裴海瑛. 2006年 T213模式在江蘇的降水和溫度檢驗(yàn)評估[J]. 氣象科學(xué)，2008，28(4)：469-470.

［4］ 李朝興，李周. 2008年汛期國家精細(xì)化溫度指導(dǎo)預(yù)報在河南區(qū)域的檢驗(yàn)[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué)，2009，32(2)：21-25.

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

ZHAO Jinxia1，F(xiàn)AN 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