貴州省冬季地表(0 cm)溫度預報探討

羅喜平，周明飛，汪 超

(1.貴州省氣象臺，貴州 貴陽 550002；2.貴州省山地氣候與資源重點實驗室,貴州 貴陽 550002)

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貴州省冬季地表(0 cm)溫度預報探討

羅喜平1,2，周明飛1,2，汪 超1,2

(1.貴州省氣象臺，貴州 貴陽 550002；2.貴州省山地氣候與資源重點實驗室,貴州 貴陽 550002)

利用EC細網格地溫預報資料，進行預報準確率檢驗，檢驗結果表明，EC細網格地溫預報準確率較差。并利用1971—2014年貴州0 cm地溫資料和氣溫資料，對貴州冬季地溫與氣溫的關系進行分析, 應用統計回歸方法建立以氣溫為基礎的地溫模型，從而實現通過氣溫估算地溫，并對地氣模型進行了檢驗；結果表明，平均地溫預測模型和最低地溫預測模型準確率分別達到92%和80%，絕對誤差均小于2 ℃，最高地溫預測模型準確率僅有42%，今后需要考慮在不同天氣(晴、多云、陰、雨、雪等)條件，分別建立最高地溫預測模型。

道路結冰；地表溫度；預報模型；預報檢驗

1 引言

受云貴準靜止鋒影響，貴州冬季常形成地方性的凍雨天氣，宗志平等對凍雨的時空分布的分析也表明貴州到江南中西部是凍雨易發區。貴州每年因凍雨天氣，常出現道路結冰現象，嚴重影響交通運輸及人民生命財產的安全，如2008、2011年冬季貴州持續雨雪天氣，冰雪災害嚴重，公路路面大面積結冰，道路中斷，多條公路被迫關閉，上千車輛滯留，對交通運輸造成重大損失，人民生活造成重大影響。而地溫是影響道路結冰的核心因子，在凍雨天氣出現時，若地溫低于0 ℃，將出現道路結冰現象。因此貴州冬季地溫預報至關重要。

目前國內許多學者對地溫進行了研究，主要開展了地溫的變化趨勢研究、冰雹分布與地溫場的相關分析、沙塵暴與地溫場的相關分析等，在地溫的預測方面研究了ENSO對青藏鐵路沿線氣溫和地溫的預測，利用耿貝爾分布函數估算了青藏鐵路沿線地溫的極值，湯懋蒼等利用地溫來做降水短期氣候預測。然而對于地溫的短期預報研究極少，楊丹等利用數理統計方法建立了山東萊蕪地溫的預報技術，李帥等利用逐日氣溫、20 cm地溫作為預報因子建立了黑龍江春季10 cm地溫預報模型，朱寶文等利用逐步回歸建立青海大通縣地表最低溫度預報模型，這些研究主要集中在中東部及西北部地區。貴州省對地溫的研究多集中在短期氣候預測方面，在地溫預報上尚未開展過研究，因此，亟待對貴州冬季0 cm地溫開展預報探討，隨著EC細網格地表溫度預報的業務化，對其進行預報準確率檢驗，同時通過分析貴州省冬季地溫與氣溫多年變化規律, 建立冬季地溫的預報模型，最終試圖通過氣溫估算地溫，并開展預報檢驗，有望提高地溫的短期預報能力，以便在道路結冰預警預報業務中發揮重要作用。

2 資料和方法

研究資料為1971年12月—2014年2月貴州省84個地面氣象觀測站逐日平均、最低、最高氣溫及0 cm地溫資料，均經過了質量檢驗，資料來源于貴州省氣候中心。所用數值預報資料有2011年12月—2014年2月冬季EC細網格08時、20時起報的48 h逐3 h間隔地溫預報資料。

考慮到主要城市對交通影響的重要性，選擇9個市州所在地為代表站進行地溫預報探討，這9個代表站分別是貴陽、遵義、銅仁、凱里、都勻、安順、興義、水城、畢節。

對地溫預報準確率的檢驗主要根據天氣產品預報正(準)確率質量檢驗方法，參考文件相關規定。其中對地溫預報準確率檢驗以2 ℃作為檢驗標準，地溫評分標準(|預測值-實況值|≤2 ℃為準確,否則為錯誤)進行EC地溫數值預報和地—氣預報模型檢驗，地溫準確率=(地溫預報準確總次數/樣本次數)×%；同時對地溫預報模型計算絕對誤差，探討其可預報性。

利用代表站1971—2010年的逐日冬季最低、最高、平均氣溫和地溫資料(樣本天數為3 560 d), 建立40 a日地溫與氣溫序列，并應用統計回歸方法建立逐日地溫與氣溫關系模型。

3 EC細網格地表溫度檢驗

利用2011—2014年冬季EC細網格08時、20時起報的48 h逐3 h間隔地表溫度預報，提取和計算2個時次起報的未來48 h(24～48 h逐3 h)時段的最低、最高、平均地溫預報，與實況地表溫度資料進行預報準確率檢驗，檢驗站點為9個地州市所在地。

3.1 08時起報EC地表溫度檢驗

表1是08時起報的EC預報的最低、最高、平均地溫預報檢驗，可見預報準確率都不高，9站最低地溫準確率稍高一些，平均達到52%，平均地溫準確率次之為40%，而最高地溫的準確率僅為19%。

表1 EC地溫預報48 h檢驗(08時起報)

3.2 20時起報EC地表溫度檢驗

表2是20時起報的EC預報的最低、最高、平均地溫預報檢驗，預報準確率略高于08時起報，9站平均最低地溫準確率最高達60%，平均地溫準確率次之為48%，而最高地溫的準確率僅為23%。

表2 EC地溫預報48 h檢驗(20時起報)

由以上檢驗結果可知，2個時次起報的地溫預報準確率都較低，在業務中直接使用效果差。根據局地的溫度方程所知,導致局地溫度變化主要有兩個因子,一為溫度平流,二為非絕熱加熱，在地溫中非絕熱加熱項尤為重要。造成局地地溫變化的溫度平流主要受天氣系統的冷暖性質決定，在這一方面歐洲中心數值預報較好，有一定的預報水平。而造成局地地溫變化的非絕熱加熱項受天氣現象、地形以及下墊面性質等因素影響，貴州地處西南山地，地形起伏不定，下墊面復雜，數值預報在此類環境下，對非絕熱加熱項造成的溫度影響不能很好的表示，故歐洲中心數值預報對貴州的低溫預報效果不理想。

由前人的研究表明，地溫與氣溫有很好的相關性，以下對地溫與氣溫進行探討，以期找到優于EC地溫預報的方法。

4 貴州冬季地溫預報模型

將1971—2010年逐日的地溫與降水量、相對濕度、能見度、氣溫、風速、氣壓等氣象要素進行相關性分析，其中地溫與氣溫呈明顯的正相關，各站相關系數均在0.8以上，通過0.01的信度檢驗，與前人的研究結論一致，故地溫預報模型主要選取氣溫因子建模。

利用貴州9個代表站地面觀測站1971—2010年的逐日冬季最低、最高、平均氣溫和地溫資料, 建立多年日地溫與氣溫序列，樣本天數為3 560 d，并應用統計回歸方法建立逐日最低、最高、平均地溫方程。

4.1 最低地溫方程

圖1是遵義市建立的最低地溫與最低氣溫的模型，模擬方程為：

Ts=0.903 4Ta- 0.457 7，R2= 0.793

式中Ts為最低地溫，Ta為最低氣溫，相關系數是0.890 5。

圖1 多年平均日最低地—氣關系圖

Fig.1 Relation graph of annual average minimum temperature and annual average minimum ground temperature

同理，分別建立其余8站的逐日最低地—氣模擬方程，如表3，各相關系數均在0.66以上(通過0.001顯著性檢驗)。

表3 8站逐日最低地—氣模擬方程

4.2 最高地溫方程

圖2是遵義市建立的最高地溫與最高氣溫的模型，模擬方程為：

Ts=1.402 8Ta+1.515 7，R2=0.787 9

式中Ts為最高地溫，Ta為最高氣溫，相關系數是0.887 7。

圖2 多年平均日最高地氣關系圖Fig.2 Relation graph of annual average maximum temperature and annual average maximum ground temperature

同理，分別建立其余8站的逐日最高地—氣模擬方程，如表4，各相關系數均在0.87以上(通過0.001顯著性檢驗)。

表4 8站逐日最高地—氣模擬方程

4.3 平均地溫方程

圖3是遵義市站建立的平均地溫與平均氣溫的模型，模擬方程為：

Ts=0.927 6Ta+1.277 3，R2=0.936 4

式中Ts為平均地溫，Ta為平均氣溫，相關系數是0.967 7。

圖3 多年平均日均地氣關系圖Fig.3 Relation graph of annual average temperature and annual average ground temperature

同理，分別建立其余8站的逐日平均地—氣模擬方程，如表5，各相關系數均在0.94以上(通過0.001顯著性檢驗)。

表5 8站逐日平均地—氣模擬方程

5 貴州冬季地—氣溫模型檢驗及應用

5.1 地—氣預報模型檢驗

5.1.1 地—氣預報模型預報準確率 利用2011—2014年冬季逐日的氣溫(最低、最高、平均)資料，根據相應的地—氣預報模型，計算逐日的(最低、最高、平均)地溫，根據溫度評分標準開展地—氣預報模型檢驗，預報準確率如圖4。

由圖4可見，研究建立的地溫預報模型明顯優于EC地溫的預報，平均地溫預測模型準確率最高，大部分準確率均在90%以上，9站平均為92%，其中以都勻、安順站96%為最高，平均地溫預測模型可直接應用到實際預報中；最低地溫預測模型準確率也較高，9站平均為80%，其中以銅仁站為最高達90%；但最高地溫預測模型準確率相對較差，9站平均只有41%，在業務中不能直接使用，分析原因最高地溫受太陽輻射的影響較大，在具體建模時，應該充分考慮不同天氣(晴、多云、陰、雨、雪等)條件，分別建立最高地溫預測模型，效果可能將有望提高，這有待今后做更深入的研究。

圖4 9站地溫預報準確率(單位：%)Fig.4 9 station ground temperature forecast accuracy (unit: %)

5.1.2 地—氣預報模型絕對誤差 評估溫度預報的改進情況采用平均絕對誤差，一般認為，溫度平均絕對誤差≤2.5 ℃就具有可預報性，平均絕對誤差越小，預報效果越好。

圖5 9站地溫預報絕對誤差(單位：℃)Fig.5 station ground temperature forecasting absolute error (unit: ℃)

計算逐日地溫預報與實況之間的絕對誤差，然后得出9個站的最低地溫、最高地溫、平均地溫預報的絕對誤差，如圖5可見，最高地溫預報誤差最大，在2.5 ℃以上，可預報性差，而最低地溫及平均地溫模型預報誤差都小于2 ℃，具有可預報性，特別是平均地溫預報模型絕對誤差均在1 ℃范圍以內。

5.2 地溫預報系統實際應用

經以上檢驗可知，上述地溫預測模型中最低地溫模型與平均地溫模型準確率均高于80%，可以直接運用于業務。將EC細網格2 m氣溫格點預報作為初始場，經插值處理，分別計算各縣站24 h、48 h的地面最低氣溫和平均氣溫。根據相應的地溫預測模型，建立貴州9個地州市24 h和48 h內的最低地溫、平均地溫預報系統，計算結果轉化成Micaps 3類格式。地溫預報系統流程如圖6。預報結果分別以文本格式和Micaps 3類格式輸出，方便預報員查看。該地溫預報系統已投入貴州冬季預報業務中，在每年冬季的道路結冰預警預報中發揮了重要的作用。

圖6 最低地溫、平均地溫預報系統流程Fig.6 Forecast flow of minimum and mean ground temperature

6 結論與討論

①EC細網格48 h地溫預報檢驗可見，兩個時次起報的地溫預報準確率均較低，20時起報略高于08時起報，在業務中EC細網格地表溫度預報參考意義不大。

②研究中建立的地—氣預報模型，平均地溫和最低地溫預測模型準確率分別達到92%和80%，最高地溫預測模型準確率僅有41%，都明顯優于EC地表溫度預報。

③地—氣預測模型實現了通過氣溫估算地溫，利用EC 2 m溫度預報產品建立地溫短期預報方法，已在業務中使用，對道路結冰預警預報具有重要作用。

[1] 葉茵， 杜小玲，嚴小冬. 貴州凍雨時空分布及對應臨近環流特征分析[J].貴州氣象，2007，31(6)：11-13.

[2] 宗志平，馬杰，張恒德，等. 近幾十年來凍雨時空分布特征分析[J].氣象，2013，39(7)：813-820.

[3] 楊貴名，孔期，毛冬艷，等. 2008 年初“低溫雨雪冰凍”災害天氣的持續性原因分析 [J]. 氣象學報, 66 (5)：836-849.

[4] 杜小玲，高守亭，彭芳. 2011 年初貴州持續低溫雨雪冰凍天氣成因研究[J].大氣科學，2014，38(1)：61-72.

[5] 陸曉波，徐海明，孫丞虎,等. 中國近50a地溫的變化特征[J].南京氣象學院學報，2006，29(5)：706-712.

[6] 時興合，李棟梁，趙燕寧,等. 青藏鐵路沿線1373年以來氣溫和地溫的變化研究[J].中國沙漠，2006，26(6)：959-962.

[7] 李棟梁，柳苗，鐘海玲,等.青藏鐵路沿線地面氣溫和地溫的年際變化趨勢及與地形的關系[J].高原氣象，2005，24(5)：694-699.

[8] 陳超，周廣勝.1961—2010年桂林氣溫和地溫的變化特征[J] .生態學報，2013，33(7)：2 043-2 053.

[9] 曲靜，王昱，張弘,等. 近51年西安地溫變化特征[J].氣象科技，2014，42(4)：657-662.

[10]趙紅巖，湯倉，楊瑜峰,等. 西北區冰雹分布及與地溫場的相關分析[J].高原氣象，2004，23(6)：781-786.

[11]趙紅巖，楊瑜峰，梁東升,等. 中國北方沙塵暴與地溫場的相關分析[J].中國沙漠，2007，27(3)：509-513.

[12]董安祥，李棟梁，郭慧. ENSO對青藏鐵路沿線氣溫和地溫的影響及其預測[J].冰川凍土，2004，26(6)：772-778.

[13]董安祥，白虎志，李棟梁,等. 青藏鐵路沿線氣溫和地溫的極值推算[J].高原氣象，2003，22(5)：503-506.

[14]湯懋蒼，王敬香，張建. 利用冬季地溫距平場預報春季降水場的初步方法[J]. 高原氣象，1987，6(3)：244-255.

[15]周亞軍，湯懋蒼. 用地溫做年度降水預報的一種改進[J]. 高原氣象，1989，8(3)：228-240.

[16]湯懋蒼，張建. 季平均3.2 m 地溫距平場在汛期預報中的應用[J].高原氣象，1994，13(2)：178-187.

[17]楊丹，薛曉萍，李楠,等. 日光溫室地溫預報技術研究[J]． 中國蔬菜，2013(20)： 54- 60.

[18]李帥，王萍，陳莉,等. 黑龍江省春季淺層(0～20 cm)地溫變化特征及預報[J]． 冰川凍土，2014,36(1)： 55- 62.

[19]朱寶文，胡德奎，郭曉寧,等. 高寒地區日光溫室地溫變化及預報[J]．干旱氣象，2014,32(5)： 765-772.

[20]羅文芳. 貴州春季深層地溫與夏季降水的分布特征及夏季降水預報[J]．貴州氣象，2000,24(3)： 25-29.

[21]姚正蘭，李勇.深層地溫在短期氣候預測中的應用[J]．貴州氣象，2004,28(3)： 9-14.

[22]《關于下發中短期天氣預報質量檢驗辦法(試行)的通知》(氣發[2005]109號).

[23]黃治勇，張文，陳璇,等. 湖北省鄉鎮溫度預報方法初探[J]．氣象，2011,37(12)： 1 578-1 583.

The research of land surface temperature prediction in winter of Guizhou

LUO Xiping1,2,ZHOU Mingfei1,2,WANG Chao1,2

(1.Guizhou Meteorological Observatory，Guiyang 550002，China；2.Key Laboratory of Mountain Climate and Resources of Guizhou Province, Guiyang 550002, China)

The surface temperature data of ECMWF was used to verify the accuracy of prediction, the results show the accuracy is not good. The land surface temperature and air temperature from 1971 to 2014 in Guizhou was used to analyze to find its relationship. Statistical regression method was used to establish the model of forecasting the land surface temperature. The results shows that the accuracy is 92% and 80% in the average land surface temperature model and the minimum land surface temperature model, the absolute errors are less than 2 ℃, but the accuracy is only 42% in the maximum land surface temperature model, it is needed to establish different models in different meteorological conditions.

road icing；land surface temperature；prediction model；forecast verification

1003-6598(2016)04-0001-05

2016-06-20

羅喜平(1969—)，女(侗族)，副高，主要從事災害性天氣預報及研究，E-mail：luoxipinggz@163.com。

中國氣象局氣象關鍵技術集成與應用重點項目(CMAGJ2013Z13)“貴州中西部道路結冰的監測預報技術研究應用”。

P457.3

A