多模式集成MOS方法在精細(xì)化氣溫預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

摘 要：本文采用T213與ECMWF模式產(chǎn)品，對(duì)多模式MOS預(yù)報(bào)方法在氣溫預(yù)報(bào)方面應(yīng)用展開分析探討，并同單模式MOS預(yù)報(bào)方法分析對(duì)比。結(jié)果表明，多模式集成MOS方法預(yù)報(bào)水平有顯著提升，可同時(shí)采用若干個(gè)模式產(chǎn)品可用資料，汲取各自優(yōu)勢(shì)，獲取更為有效理想的預(yù)報(bào)。此外，各季節(jié)MOS氣溫預(yù)報(bào)水平具有顯著差異，尤其夏季預(yù)報(bào)水平明顯比其他3季要高，MOS方法在氣象預(yù)報(bào)水平提升方面有重要價(jià)值。

關(guān)鍵詞：多模式；集成MOS方法；氣溫預(yù)報(bào)；精細(xì)化

中圖分類號(hào)：P457.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20180733213

MOS預(yù)報(bào)法主要是自數(shù)值預(yù)報(bào)模式輸出產(chǎn)品內(nèi)挑選預(yù)報(bào)因子向量X，求出預(yù)報(bào)量y同時(shí)或近于同時(shí)預(yù)報(bào)關(guān)系式，在具體使用時(shí)，要將數(shù)值預(yù)報(bào)輸出結(jié)果代入至相應(yīng)預(yù)報(bào)關(guān)系內(nèi)。在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)開展中，MOS預(yù)報(bào)方法能夠?qū)?shù)值預(yù)報(bào)的系統(tǒng)性誤差進(jìn)行自動(dòng)訂正，其應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛。本文主要根據(jù)MOS可以同時(shí)綜合許多因子信息獲取預(yù)報(bào)方程優(yōu)勢(shì)，闡述其在氣溫預(yù)報(bào)中的應(yīng)用。

1 資料和方法

1.1 MOS方法

MOS預(yù)報(bào)是建立在多元線性回歸技術(shù)基礎(chǔ)上，針對(duì)樣本容量為n的p個(gè)預(yù)報(bào)因子向量Xi（i=1，2，…，p）與預(yù)報(bào)對(duì)象y（y1，y2，……yn），能夠構(gòu)建線性的回歸模型為

Y=X+ε （1）

在具體應(yīng)用過程中可以獲取預(yù)報(bào)對(duì)象y預(yù)報(bào)估計(jì)值與 無偏估計(jì)量B，也就是

y=XB （2）

憑借最小二乘估計(jì)，便能獲取回歸系數(shù)B，確保與y誤差最小。在實(shí)際建立方程時(shí)，需要采用逐步回歸法對(duì)最后預(yù)報(bào)因子及預(yù)報(bào)方程確立。

1.2 資料來源與處理

本試驗(yàn)所用模式產(chǎn)品主要有T213與ECMWF中期數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品（簡(jiǎn)稱為EC）。其中T213是國家氣象中心系統(tǒng)室整理的及借助國家氣象信息中心FTP網(wǎng)站所下載從2010年8月—2016年8月T213基本場(chǎng)（氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)、高度等）資料，實(shí)況資料為甘肅省資料。本研究主要以Cressman線性內(nèi)插方式開展網(wǎng)格點(diǎn)至站點(diǎn)插值。現(xiàn)階段我國氣象部門氣溫預(yù)報(bào)實(shí)行2℃檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)報(bào)結(jié)果和實(shí)況相差>2℃時(shí)，視為預(yù)報(bào)錯(cuò)誤，若相差≤2℃時(shí)，視為預(yù)報(bào)正確。對(duì)最高、最低氣溫預(yù)報(bào)檢驗(yàn)，采取預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率評(píng)定，計(jì)算方法是：預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率=預(yù)報(bào)正確樣本數(shù)/（預(yù)報(bào)正確樣本數(shù)+預(yù)報(bào)錯(cuò)誤樣本數(shù)）。

2 技術(shù)方案

平時(shí)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，T213模式獲取產(chǎn)品相對(duì)全面，EC模式獲取產(chǎn)品較少，但預(yù)報(bào)水平更好，為同時(shí)運(yùn)用其優(yōu)點(diǎn)且比較單模式及多模式MOS預(yù)報(bào)效果，構(gòu)建2種方案分析探討：采取T213模式產(chǎn)品開展MOS預(yù)報(bào)；借助T213模式產(chǎn)品與EC模式產(chǎn)品一同開展MOS預(yù)報(bào)。2個(gè)方案方程樣本時(shí)段是2010年9月—2015年8月，按照春（3—5月）、夏（6—8月）、秋（9—11月）、冬（12—2月）四季建立方程，試報(bào)時(shí)間是2015年9月—2016年8月試報(bào)，對(duì)象是24～168h天祝縣日最高最低氣溫。

上述2方案采用“甘肅省氣象臺(tái)精細(xì)化預(yù)報(bào)系統(tǒng)”試驗(yàn)，通過以下方法展開技術(shù)處理。針對(duì)不同模式產(chǎn)品，設(shè)定格式一致產(chǎn)品規(guī)范，主要對(duì)模式產(chǎn)品名稱、開始存放日期經(jīng)緯格距、存放目錄、格點(diǎn)數(shù)、變量、層次、預(yù)報(bào)時(shí)效等信息。采用“甘肅省氣象臺(tái)精細(xì)化預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)報(bào)因子挑選模塊進(jìn)行因子初選，由于能夠進(jìn)入因子較多，故需要預(yù)報(bào)員結(jié)合不同預(yù)報(bào)要素挑選相關(guān)因子建立方程。

3 結(jié)果分析

3.1 2個(gè)方案預(yù)報(bào)效果對(duì)比

以天祝縣為例給出2個(gè)方案建立方程對(duì)比。預(yù)報(bào)要素為最低氣溫，預(yù)報(bào)時(shí)效是48h預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)季節(jié)是夏季。分析可知2個(gè)方案有許多因子進(jìn)入方程。采取逐步回歸方法，方案1中有11個(gè)因子進(jìn)入方程，復(fù)回歸系數(shù)0.65。方案2有12個(gè)因子，其中6個(gè)是Ec因子，進(jìn)入方程的比T213高，復(fù)回歸系數(shù)是0.72，結(jié)合這2個(gè)方案季節(jié)構(gòu)建方程，分別做從2015年9月1日—2016年8月31日1a預(yù)報(bào)試驗(yàn)。

結(jié)合上述2方案，對(duì)最高氣溫、最低氣溫預(yù)報(bào)展開評(píng)分檢驗(yàn)甘肅省1a的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，第2個(gè)方案在最高氣溫、最低氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率方面明顯比第1個(gè)方案要高，幅度3%～5%，表明多模式MOS預(yù)報(bào)效果要明顯比單模式MOS預(yù)報(bào)效果要高。從中還可知，伴隨預(yù)報(bào)時(shí)效不斷延長(zhǎng)，預(yù)報(bào)水平表現(xiàn)為大幅下降變化趨勢(shì)，但最低氣溫下降幅度沒有最高氣溫明顯，但預(yù)報(bào)水平好于最高氣溫，從第2個(gè)方案來看，各個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)效最低氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率是62%～68%，最高氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率是49%～60%，對(duì)較長(zhǎng)預(yù)報(bào)時(shí)效具備良好預(yù)報(bào)效果。

3.2 各季節(jié)預(yù)報(bào)效果對(duì)比

分別對(duì)春、夏、秋、冬四季預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)。四季中，夏季預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率要比別的季節(jié)準(zhǔn)確率要好，春季與秋季預(yù)報(bào)水平相近。對(duì)于最高氣溫預(yù)報(bào)，夏季各時(shí)效預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于別的季節(jié)約13%，春季及秋季預(yù)報(bào)水平差不多，冬季預(yù)報(bào)72h低于春季和秋季，96h后要比春季、秋季高；對(duì)于最低氣溫預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)評(píng)分由高至低為夏季、春季、秋季、冬季，其中，夏季各個(gè)時(shí)效預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率要顯著高于其他3季29%左右，是因?yàn)橄募咀罡呒白畹蜌鉁刈兟氏鄬?duì)較小，預(yù)報(bào)更為方便。

作者簡(jiǎn)介：王旭紅（1970-），女，遼寧省遼陽縣人，本科，高級(jí)工程師，研究方向：縣級(jí)綜合氣象業(yè)務(wù)。