遼陽地區鄉鎮溫度預報方法研究

白志娜+李若楠+劉春明+安娟+高凌峰+張琳

摘要 為探索適合遼陽地區的鄉鎮溫度預報方法，本文利用遼陽地區2012—2014年平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫等氣象要素，對回歸方程法、差值法、滑動平均法3類方法進行對比分析。結果表明：所有方法最高氣溫準確率大于最低氣溫準確率；氣溫預報準確率和季節相關性不大；所有回歸方程中，3站之間氣溫擬合效果最好，2站之間氣溫擬合效果次之，多要素擬合效果不好；差值法在穩定性的天氣中準確率較高；10 d和15 d滑動平均法的效果較好，降低了臺站環境變化和氣候變化對氣溫的影響。

關鍵詞 鄉鎮溫度預報；回歸方程；差值法；滑動平均法；遼寧遼陽

中圖分類號 P457 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）05-0192-02

日最低氣溫和最高氣溫預報是非常重要的天氣預報要素之一。目前，我國對氣溫的長期變化特征和影響因子的研究很多，對日氣溫的統計和影響因子[1-3]的研究很少。在國內已有許多關于如何制作鄉鎮溫度預報的研究工作，如連志鸞等[4]利用ECMWF資料、地面常規觀測資料和自動站氣溫資料，采用多級相似和站際間的氣溫差額預報方法制作鄉鎮的最低、最高氣溫預報，得到了較高的預報準確率；苗愛梅等[5]以數值產品為基礎，采用PPM、MOS、KF等方法建立的“數值產品省級分縣氣溫預報系統”在業務運行中取得了良好的預報效果；陳百煉[6]利用T106數值預報產品和MOS預報方法進行了貴州省分縣客觀預報方法研究；孫田文等[7]利用T106數值預報產品和卡爾曼濾波方法進行迭代訂正回歸系數，建立了動態氣溫預報方法。

空氣溫度與日照、風、云量、降水等氣象要素以及下墊面、溫室效應等因素有關，由于數值預報沒有考慮局地的氣候特點，所以誤差較大，本文旨在找到適合遼陽地區鄉鎮溫度預報的方法。

1 資料與方法

1.1 資料來源

使用2012—2014年遼陽地區區域站觀測數據，其中國家級自動站3個，分別為遼陽市、燈塔市和遼陽縣；省級自動站36個，覆蓋了偏遠地區主要鄉鎮。由于省級自動氣象站無人值守，數據可用率較低，所以本文所有研究方法均是以遼陽站為基準站。

1.2 研究方法

通過對比回歸方程法、差值法、滑動平均法，確定適合遼陽地區的鄉鎮溫度預報方法。

1.2.1 回歸方程法。

（1）建立遼陽站氣溫和其他各站氣溫之間的一元一次線性回歸方程（分季節、不分季節）。通過Origin軟件分別建立各站與遼陽站之間的線性關系。方程y=kx+b，x為遼陽站對應的最高（最低）氣溫，k為系數，b為截距，y為其他各站對應的最高（最低）氣溫。

（2）建立遼陽站、某站氣溫和其他各站氣溫之間的回歸方程（不分季節）。y=k1x1+k2x2+b，其中，x1為遼陽站對應的最高（最低）氣溫、x2為數據較準確的某站氣溫（如燈塔市、遼陽縣）。

（3）建立遼陽站氣溫、風速和其他各站氣溫之間的回歸方程（不分季節）。方程y=k1x1+k2x2+b，其中，x1、x2分別為遼陽站對應的最高氣溫（最低氣溫）、風速。

（4）建立遼陽站氣溫、濕度、風速之間的線性關系（不分季節）。y=k1x1+k2x2+k3x3+b，x1、x2、x3分別為遼陽站對應的最高（最低）氣溫、濕度、風速。

1.2.2 差值法。假設各站氣溫的變化幅度與基準站完全一致，即T各站=T基準站+（T各站實況-T基準站實況）。例如今日最高實況：遼陽29.5 ℃、古城28.3 ℃，預報遼陽明日最高氣溫為31 ℃，則T古城=31+（28.3-29.5），對結果進行四舍五入。

1.2.3 滑動平均法。此方法類似于差值法，但將訂正值（T各站實況-T基準站實況）由前一天的差值改為前N天差值的滑動平均值，分別統計各站的3、5、7、10、15、30 d滑動平均的準確率。統計準確率的2個假設：①假設當天的預報完全準確；②假設計算結果未進行四舍五入。實際上，遼陽站預報有誤差；計算值為小數，預報值為整數。

2 結果與分析

2.1 回歸方程法

以回歸方程法中不分季節進行線性擬合為例：

YL7027=-0.29+1.01X54347，復相關系數R2=0.99，YL7027為區站號L7027的最高（最低）氣溫，X54347為遼陽站的最高（最低）氣溫。結果表明，大多數區域站的復相關系數均>0.9，說明區域站與遼陽站都有很好的相關性。

從圖1可以看出，最高氣溫比最低氣溫準確率高；2個站最高氣溫和最低氣溫進行線性擬合時，分季節和不分季節回歸方法的一致性較高，說明分季節統計意義不大；氣溫、風速擬合回歸方法和氣溫、濕度、風速擬合回歸方法的一致性較高，但準確率較低；除雞冠山鄉之外，用2個站氣溫訂正1個站氣溫回歸方法準確率較高；雞冠山站和西馬峰站的準確率較低，燈塔站、柳河子站、大河南站準確率較高。

檢驗方程y=kx+b（不分季節）發現，各站之間最高氣溫差在1～2 ℃之間，最低氣溫差在1～4 ℃之間，此結果不理想。冬季個別山區臺站最低溫差會在8～12 ℃。上述結果可能與截距k、斜率b、R2的誤差有關。此外，臺站環境、氣候變暖等會導致準確率逐漸降低。

2.2 差值法

差值法是臺站中常用的預報方法，但對于不同天氣過程，該方法的準確率不盡相同，如寒潮降溫、大風降溫、降雪等天氣過程的準確率較低。

2.3 滑動平均法

從圖2（a）、（b）可以看出，不同滑動平均的一致性較高；最高氣溫的統計中，燈塔站、西馬峰站、柳河子站的準確率較高，雞冠山站、五星鎮民2村站的準確率較低；最低氣溫的統計中，燈塔站、西馬峰站、大河南站的準確率較高，雞冠山站的準確率較低。

3 結論與討論

本文通過建立回歸方程法、差值法、滑動平均法對各鄉鎮溫度進行訂正，得出以下結論：最高氣溫比最低氣溫預報準確率高，與日照、云、風等要素有關。建立回歸方程法，分季節、不分季節擬合，差別不大；多要素擬合效果不好。差值法在臺站中常用，但有天氣過程（如寒潮降溫、大風降溫、降雪等）時準確率降低。滑動平均法訂正鄉鎮溫度預報中，10 d和15 d準確率較高；對比差值法，此方法平滑了異常天氣，準確率較高，且避免了回歸方程中實用性降低的缺點。

綜上所述，10 d和15 d滑動平均法訂正鄉鎮溫度預報準確率較高。

4 參考文獻

[1] 郭元喜，龔道溢，汪文珊，等.中國東部夏季云量與日氣溫統計關系[J].地理科學，2013，33（1）：104-109.

[2] 周雅清，任國玉.城市化對華北地區最高、最低氣溫和日較差變化趨勢的影響[J].高原氣象，2009（5）：1158-1166.

[3] 吳凌云，張井勇，董文杰.中國植被覆蓋對日最高最低氣溫的影響[J].科學通報，2011（3）：274.

[4] 連志鸞，李國翠，卞韜，等.基于多級相似-差額方法制作鄉鎮溫度預報[J].氣象，2008，34（5）：114-117.

[5] 苗愛梅，胡永祥，郭玉璽，等.以數值產品為基礎的省級分縣氣溫預報方法[J].氣象，1998，24（9）：41-45.

[6] 陳百煉.降水氣溫分縣客觀預報方法研究[J].氣象，2003，29（8）：48-51.

[7] 孫田文，胡淑蘭.用卡爾曼濾波方法作銅川分縣溫度預報[J].陜西氣象，2000（3）：10-12.