基于乐山市总云量与气温日较差相关分析的最高气温订正预报

杨　悦

(四川省乐山市气象局，四川　乐山　614000)



基于乐山市总云量与气温日较差相关分析的最高气温订正预报

杨悦

(四川省乐山市气象局，四川乐山614000)

利用2004—2013年乐山市8个区县逐日14时的总云量与气温日较差在不同天气条件下分别以月份、季节及地理位置进行相关分析，得出了不同天气条件下的平均气温日较差，从历史气候背景方面对EC细网格、中央台指导预报的最高气温预报订正进行探讨，并对2015年1—12月本地订正预报与中央台指导预报准确率及误差进行对比检验。结果表明：该方法在一定程度上对最高气温预报有一定的订正作用，特别是在天气较为稳定的情况下，订正效果较好；且秋冬季节比天气变化较大的春夏季节订正效果较好。但由于地面观测为定时观测且14时总云量不能完全代表当天的云天状况，该方法还存在一定的局限性。

乐山；总云量；气温日较差；最高气温；订正预报

1　引言

随着社会的进步和发展，特别是近年来各地极端天气频发，政府和公众对气象的关心程度日益增强，对天气预报的精细化要求日益提高。而气温预报一直是天气预报的重要组成部分，其预报方法的研究与检验长期以来为广大气象工作者所关注[1-8]。

关于气温预报，前人也作出了很多研究，但同时也存在着一些问题。张秀年等[9]利用多模式集成MOS方法作精细化温度预报；韩世刚[10]等在PP方法的基础上，通过主观经验和理论分析，从划分季节、有无降水和850 hPa 24 h变温等方面对EC输出的850 hPa产品进行进一步释用，从而得到精细的最高最低温度预报值；同时佟华[11]、徐枝芳[12]等的研究证明，以数值预报为主要方法的气温预报系统由于模式中的地形高度与实际地形高度的差异影响存在系统误差，使气温的预报能力受到一定的限制。张德山等[13]利用统计方法建立的日较差分级的北京地面逐时气温预报模型，具有一定的推广应用价值，但该预报方法没有考虑晴天、多云、阴雨等天气条件对气温日变化的影响。

乐山市地处四川盆地西南部山地过渡地带。西南高、东北低，地貌由山地、丘陵、平坝3种类型为主(见图1)，EC025细网格数值预报及中央气象台指导预报对乐山本地的最低气温预报准确率较高，如2014年全年本地最低气温平均准确率为87.4%，24 h预报达90.4%；但受本地特殊地形影响，最高气温预报准确率不高，成为精细化预报的一大难点。由于影响气温的因素较多，为方便实际应用，设想用气温日较差来综合反映难以量化的大气环流和气象要素对气温日变化的影响。一般在不出现转折性天气时，最高气温出现在当日14—15时左右，因此14时观测的总云量对最高气温预报具有很好的指示性。本文利用统计方法，对各区县按晴天、多云、阴雨对应不同等级划分的14时的总云量，不同月、季节以及不同地理位置作相关分析，得出不同天气条件下的平均气温日较差，从而起到对EC细网格数值预报及中央台指导预报最高气温作辅助订正的作用，检验结果表明订正效果较好。

图1　乐山市地形图Fig.1　The topographic map of Leshan

2　资料和方法

利用2004—2013年乐山市8个区县共计9 a各月逐日(20—20时)日最高和最低气温差值(即气温日较差)以及逐日14时总云量资料。首先将14时总云量按天气现象划分为晴天(总云量0～3成)、多云(总云量4～8成)、阴雨(总云量>9成以上或有降水)3种类型，然后统计出不同站点在不同月份、不同季节对应的平均气温日较差，其中3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11为秋季，12月—次年2月为冬季，再根据乐山全市站点分布的地理位置得出对不同季节在不同天气条件下的平均气温日较差分布情况。

3　14时总云量与气温日较差相关分析

3.1气温日较差特征

气温日较差是日最高气温和日最低气温之差。气温日变化具有地域差异[14-16]和季节特征，并在不同云量的天气条件下表现不同。天空云量越多，气温日较差越小，这与云量增加导致到达地面的太阳总辐射和地表净辐射显著减少有关[17]。因此，晴天的气温日较差最大，多云次之，阴雨天最小。

3.2各月平均气温日较差分析

表1　不同天气条件下乐山市各站点各月的平均气温日较差

a 乐山　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 b 沐川图2　乐山、沐川各月不同天气条件下平均气温日较差柱状图Fig.2　The average daily temperature range histogram of Leshan, Muchan under the different weather conditions

表1为将14时的总云量按上述级别划分后，乐山市各站点各月不同天气下的平均气温日较差。图2为乐山、沐川各月不同天气条件下平均气温日较差柱状图。从表1和图2可看出：①气温日较差随着云量的增加而减小，即晴天的气温日较差最大，多云次之，阴雨天的最小；②1—12月，除峨边、马边冬春季节平均气温日较差波动较大以外，其余站点不论何种天气，平均气温日较差具有明显的时间季节变化，均呈现出先增加后减小的趋势；③各站平均气温日较差最大值主要出现在4—5月，与春季气温波动较大有很大关系。

3.3各季平均气温日较差分析

表2、图3分别为乐山各区县不同天气条件下春夏秋冬四季平均日较差值及分布图。由此可见：①气温日较差不仅具有明显的季节变化，而且还具有明显的地域差异；②除春季的晴天外，其余季节不同天气条件下，平均日较差均基本呈现出南大北小的分布状态，这可能与乐山特殊的地形西南高、东北低有关。

4　最高气温订正

在实际工作中，我们首先在分析了未来天气形势的基础上，结合EC细网格总云量预报，对未来几天天气状况作一个大概的判断，然后再根据对未来天空状况的推测参照不同站点各月不同天气条件的气温日较差进行估算，在EC细网格及中央台城镇精细化指导预报报文中最低温度预报较为准确的基础上，加上估算出的气温日较差得出未来最高气温的预报值，从而起到对EC细网格及中央台指导预报最高温度的订正。

图3　不同天气条件下各站点的四季平均气温日较差分布图Fig.3　The average daily temperature range distribution map of each station in four seasons

Tab.2　The average daily temperature range of each station in four seasons　(℃)

Tmax=Tmin+△T

式中Tmax、Tmin分别代表最高、最低气温预报值，△T代表不同月份不同天气对应的气温日较差。

5　预报效果对比检验

5.1 预报准确率分析

表3为2015年1—12月乐山市8个区县72 h最高气温本地订正预报与中央台指导预报准确率的对比分析。从表中可以看出，本地订正预报准确率明显高于中央台指导预报，全年准确率较中央台指导预报提高了5.9%～6.8%；且本地订正预报准确率秋冬季节明显好于气温波动较大的春夏季节；但总体上，本地订正预报与中央台指导预报的准确率均是随着预报时效的增加而减小的。

表3　2015年1—12月最高气温本地预报与中央台指导预报准确率对比分析

5.2预报误差分析

表4为2015年1—12月乐山市8个区县最高气温本地订正预报与中央台指导预报平均绝对误差对比分析。从表中可以看出，本地订正预报平均绝对误差均小于中央台指导预报，且随着预报时效的增加预报误差也有所增加，与上述预报准确率对比分析有很好的对应关系。同时从地域看，本地订正预报对处于高海拔山区的西南部峨边、马边、沐川预报误差较大，对处于低海拔地区的东北部乐山、井研、犍为预报误差较小，这可能与本地的地理位置有关。

表4　2015年1—12月各区县最高气温本地与中央台指导预报平均绝对误差对比分析

6　小结与讨论

对2004—2013年乐山市8个城镇站点14时的总云量与气温日较差进行了相关分析，得出了不同站点在不同天气条件下不同月、季的平均气温日较差，从而可在EC细网格、中央台指导预报最低气温基础上对最高气温预报进行订正，并对2015年全年最高气温本地订正与中央台指导预报准确率及误差进行了对比检验分析。结果表明：气温日较差具有明显的地域差异和季节特征，1—12月份基本呈先增大后减小的趋势，最大值主要出现在气温波动较大的4—5月；同时由于乐山南高北低的地理位置，气温日较差在地理位置上呈南大北小的分布。该方法对最高气温预报有一定的订正作用，秋冬季节好于春夏季节，且处于高海拔山区的峨边、马边、沐川预报误差较大，处于低海拔地区的东北部乐山、井研、犍为预报误差较小。但由于地面观测为定时观测且14时总云量不能完全代表当天的云天状况，该方法仍存在一定的局限性和改进的余地。

[1] 吴爱敏．极端气温集成预报方法对比[J]．气象科技，2012，40(5)：772-777．

[2] 李雄，董蕙青，黄嘉华，等．南宁各种下垫面温度特征及预报方法探讨[J]．气象科技，2005，33(6)：487-491．

[3] 李有宏，韦淑侠，王青川，等．青海省最高最低气温预报方法研究[J]．气象，2003，29(7)：34-37．

[4] 周永水，李天江，石艳．贵州省24小时气温主观预报分析[J]．贵州气象，2015，39(1)：27-41．

[5] 汪卫平，熊伟，陈余明.贵州省日最高气温气候特征分析[J].贵州气象,2013,37(1):07-10.

[6] 张秀年，曹杰，杨素雨，等．多模式集成MOS方法在精细化温度预报中的应用[J]．云南大学学报(自然科学版)，2011，33(1)：67-71．

[7] 罗贵东，吴海周，肖鹏.基于MOS方法建立达州温度预报模型[J].贵州气象，2015，39(4):16-21.

[8] 李佰平，智协飞．ECMWF模式地面气温预报的四种误差订正方法的比较研究[J]．气象，2012，38(8)：897-902．

[9] 张秀年，曹杰，杨素雨，等．多模式集成MOS方法在精细化温度预报中的应用[J]．云南大学学报(自然科学版)，2011，33(2)：67-71．

[10]韩世刚，吉莉，苟思，等．最高(低)温度PP法预报修正方案的比较研究[J]．高原山地气象研究，2009，29(3)：66-68．

[11]佟华，姚明明，王雨，等．T213L31全球中期数值天气预报系统2 m温度预报误差源分析[J]．气象，2006，32(2)：52-57．

[12]徐枝芳，龚建东，王建捷，等．复杂地形下地面观测资料同化I．模式地形与观测站地形高度差异对地面资料同化的影响研究[J]．大气科学，2007，31(2)：223-232．

[13]张德山，窦以文，白钢，等．日较差分级的北京地面逐时气温预报[J]．气象，1999，25(5)：54-57．

[14]杨萍，肖子牛，刘伟东．北京气温日变化特征的城郊差异及其季节变化分析[J]．大气科学，2013，37(1)：101-112．

[15]李雄，董蕙青，黄嘉华，等．南宁各种下垫面温度特征及预报方法探讨[J]．气象科技，2005，33(6)：487-491．

[16]黄良美，黄海霞，项东云，等．南京市四种下垫面气温日变化规律及城市热岛效应[J]．生态环境，2007，16(5)：1 411-1 420．

[17]郭元喜，龚道溢，汪文珊，等．中国东部夏季云量与日气温统计关系[J]．地理科学，2013，33(1)：104-109．

Leshan Revised Highest Temperature Forecast Based on Analysis of Total Cloudiness and Daily Temperature Range

YANG Yue

(Leshan Meteorological Bureau, Leshan 614000, China)

Base on the analysis of the cloudiness and daily temperature range under weather conditions of different months, seasons and geographical locations in a period from 2004 to 2013 day-by-day data at 14∶00 in 8 districts of Leshan City, on the discussions of EC d net from the aspect of historical weather background and Central Station guides on revised forecast of highest temperature, and also on the comparison and check of the accuracy and difference between local revised forecast and central station guiding forecast from January to December 2015, it is shown that the methodology, to some extent, could be useful on revising highest temperature forecast, especially in a stable weather conditions. Furthermore, it shows a better result in summer and winter compared with spring and summer. However, the methodology could be limited, because the ground-based observation is at a fix time, 14∶00, of which the total cloudiness could not be used to represent a whole day data.

Leshan；total cloudiness；daily temperature range；highest temperature；revised forecast

1003-6598(2016)03-0055-06

2016-02-03

杨悦(1979—)，女，工程师，主要从事天气预报及气象服务工作，E-mail:yueimiao@163.com。

P423

B