CLDAS实况产品在陕西气温网格预报检验与订正中的应用.pdf
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1、书书书王丹,王建鹏,党超琪,等,实况产品在陕西气温网格预报检验与订正中的应用气象,():,():()犆 犔 犇 犃 犛实况产品在陕西气温网格预报检验与订正中的应用王丹,王建鹏,党超琪娄盼星,黄少妮蔡新玲陕西省气象服务中心,西安 西安市气象局,西安 陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室,西安 陕西省气象台,西安 陕西省气候中心,西安 提要:利用陕西地区自动气象站的气温观测资料,采用滑动训练期和一元线性回归方法,先在站点上对中国气象局陆面数据同化系统()气温进行检验和订正,再将订正系数传递到格点上订正 气温格点场,最后利用站点观测气温和订正前、后的 气温分别对 气温预报的格点场进行订正
2、,并做非独立和独立检验。结果表明,气温的空间分布特征与站点观测基本一致,但是存在一定误差,订正后误差减小,其中,订正前秦岭和大巴山区的平均绝对误差较其他地区偏大,绝对误差和的准确率分别低于 和,订正后均提高了 以上。利用订正后的 气温对 气温预报进行订正,提高了模式的预报准确率,例如,陕西地区 日最高和最低气温预报的绝对误差的准确率分别从订正前的 和 提高到订正后的 和,优于利用站点观测气温和订正前的 气温对欧洲中期天气预报中心()气温预报的订正结果,一定程度上改进了模式在站点稀少地区的气温预报质量,用于高分辨率气象格点预报业务效果更好。关键词:气温,中国气象局陆面数据同化系统(),检验,误差
3、订正中图分类号:,文献标志码:犇 犗 犐:,犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋:,(),陕西省重点研发计划(、)和陕西省气象局精细化气象格点预报攻关团队共同资助 年月 日收稿;年月日收修定稿第一作者:王丹,主要从事数值预报应用研究和气象服务工作 :通讯作者:王建鹏,主要从事天气预报与研究工作 :第 卷 第期 年 月 气象 ,(),犓 犲 狔狑 狅 狉 犱 狊:,引言随着计算机技术、信息技术和气象资料加密观测的发展,高分辨率数值模式迅猛发展,天气预报和气候预测更加精细、精准,提高了对灾害天气的防控能力(王启光和丑纪范,)。目前,无缝隙、全覆盖、客观定量的精细化智能网格预报已成为中国气象局现 代天气
4、预 报业 务 的重 要 支 撑(金 荣 花 等,;胡争光等,)。而智能网格预报业务的发展,不仅依赖于高分辨率的模式预报能力的提升,还依赖于模式产品释用技术的发展。近年来,我国气象工作者在模式产品释用技术研究方面取得了明显进展(赵声蓉等,;金荣花等,),其中,一些统计后处理的误差订正方法是减小模式预报误差的重要途径之一,例如,岭回归、随机森 林、深 度 学 习(门 晓 磊 等,;陈 鹤 等,)、人工神经网络(熊敏诠等,;陈昱文等 ;赵琳娜等,)和递减平均、一元或多元线性回归、逐步回归(王丹等,;吕游,;蔡凝昊和俞剑蔚,;曾晓青等,;陈迪等,)以及最优滑动周期平均误差订正(金巍等,)等方法,都在一
5、定程度上提高了模式的预报性能。熊敏诠等()使用回归法和 神经网络自忆法对欧洲中期天 气 预 报 中 心(,)的集合预报进行订正,明显降低了预报绝对误差。尹姗等()使用历史偏差订正方法对 延伸期第 天的日最高气温预报进行订正,订正后的预报准确率提升了 。刘新伟等()基于小波分析的最优融合预报方法研发的甘肃省气温客观预报已经初步具备了替代主观预报的能力。李欣()应用随机森林法改进了 模式的气温模拟结果。我国智能网格预报业务发展初期主要采用站点实况对模式的格点预报进行订正,即先将格点预报插值到站点上进行订正,再通过“站点订正系数向格点场传递”的思路对格点预报进行订正(吴乃庚等,;潘留杰等,),或者直
6、接将站点订正结果插值到格点上(戴翼等,),但是这种方法容易造成高分辨率模式信息的浪费,并且存在站点分布不均难以匹配高分辨率格点空间的问题。中国气象局陆面数 据 同 化 系 统(,)利用融合与同化技术,对地面观测、卫星观测、数值模式产品等多种来源数据进行融合,输出高时空分辨率的网格实况分析产品(师春香等,),为精细化网格预报业务发展提供了技术支撑。齐铎等()直接利用 气温数据对 模式在中国东北中北部的气温预报进行检验和订正。然而,气温数据与站点实况存在一定偏差(杨富燕等,),一方面与格点数据代表某个区域气象要素的平均值,而站点观测是单点观测,两者在空间上必然存在一定误差有关(俞剑蔚等,),另一方
7、面与实时业务中部分站点观测第期 王丹等:实况产品在陕西气温网格预报检验与订正中的应用资料未能及时上传,没有融合到 产品中有关。刘莹等()将中国划分为个区域评估 气温数据质量,发现存在高温偏低、低温偏高的现象,其中东北地区的偏差最小,西北、西南地区的偏差大于其他地区。董春卿等()评估了其在山西省的适用性,并对其进行系统偏差订正后应用到山西省 温度预报的订正工作中,订正后的短期温度预报质量优于预报员主观预报。目前,关于 气温产品在陕西地区精细化格点预报中的应用研究并不多。本文先对 气温在陕西地区的质量进行评估,然后利用气象站观测资料对 气温进行订正,使其更接近站点实况,之后利用订正前、后的 气温和
8、站点观测气温对 气温预报进行对比订正,研究基于 的格点温度数值预报释用方法。资料和方法 资料研究资料包括:()年 月日至 年 月 日 网格融合实时分析产品的逐气温和 时至次日 时(北京时,下同)时段的日最高、最低气温,水平分辨率为 。()年月日至 月 日 模式的 最高、最低气温预报,水平分辨率为 ,时间分辨率为 逐间隔,逐间隔。()年 月日至 年 月 日陕西省 个国家气象站、个区域气象站和个公路交通气象站(汉城收费站、渭河大桥北桥头站、机场收费站和秦岭隧道站)的逐观测资料,观测要素包括定时气温和最高、最低气温,日最高(低)气温取 时至次日 时的逐最高(低)气温的最大(小)值,日平均气温取该时段
9、逐定时气温的平均值。以上 个国家气象站和 个区域气象站(以下简称为 个气象站)均为考核站,观测数据质量可靠,参与了 实况产品的制作。交通气象站为非考核站,在使用前先进行质量控制,即利用距离交通气象站 范围内最近的气象考核站对其进行气候极值、时间一致性和空间一致性检验(王丹等,),剔除可疑和错误数据。为了保证各交通气象站资料在样本长度方面的一致性,仅保留质量控制后个交通气象站都有有效观测数据的日期的资料作为研究数据。方法 一元线性回归方法以预报日前之前的 作为滑动训练期,使用训练期预报对象(狔)和预报因子(狓)的历史资料做一元线性回归分析,在每一个站点格点上,逐日滑动建立一元线性回归方程:狔犪
10、狓犫式中:犪和犫通过最小二乘法计算得到,在接下来的气温产品订正中将作为订正系数。“站点订正系数向格点场传递”方法“站点订正系数向格点场传递”分为四步:()采用双线性插值方法(龙柯吉等,)将格点上的 (或者)气温产品插值到站点上;()逐站点建立订正 (或者 )气温的一元线性回归方程,得到站点上的订正系数犪和犫;()通过反距离权重插值方法(潘留杰等,),将站点上的订正系数犪和犫分配到水平分辨率为 的格点上;()利用订正系数的格点场对 (或者)气温的格点场进行订正。气温的订正和检验方法将 气温作为某种意义上的预报场,以 个气象站的气温观测值作为“真值”,采用一元线性回归方法,对 年月日至 年 月 日
11、的 气温(通过双线性插值方法插值到站点上)进行订正。然后分别利用 个气象站和个交通气象站的观测资料对订正后的 气温进行非独立和独立检验,检验指标包括平均绝对误差()、正误差比例()和准确率(),公式如下:狀狀犻狘狔犻狔犻狘 狀狀 狀狀 式中:狀是预报的总站(次)数,狔犻和狔犻分别是第犻站(次)的预报值和观测值,狀是狔犻狔犻的预报站(次)数,狀是狔犻狔犻或者狔犻狔犻的预报站(次)数。此外,采用“站点订正系数向格点场传递”的方法对 气温格点场进行订正,订正结果参与到对 气温格点预报的订正工作中。气象 第 卷 气温预报的订正和检验方法以 时起报的日最高(低)气温作为订正对象,由于 数据传输至业务系统
12、的时间滞后于起报时间,因此 将 前 一日 时 起 报 的 气温作为当日 时起报的 气温,将 间隔的定时最高(低)气温预报的最大(小)值作为日最高(低)气温预报值。为了使模式的气温预报值分 别 与 站点 上 的观 测 值 和 格 点 上 的 气温分析值相匹配,采用双线性插值方法,一方面将 气温预报插值到站点上,另一方面将 在 格点上的气温预报插值到 格点上。设计了个方案,逐预报时效(,逐 间隔)建立每一个格点站点上的一元线性回归方程,对 年月日至 月 日 时起报的 日最高(低)气温预报进行订正。其中:方案和方案分别利用订正前和订正后的 气温格点场对 气温预报进行格点 格点的订正,方案利用 个气象
13、站的气温观测资料,采用“站点订正系数向格点场传递”的思路对 气温预报格点场进行订正。最后,利用 个气象站和个交通气象站的观测资料对方案的订正结果(格点上的订正结果通过双线性插值方法插值到站点上)进行非独立和独立检验,检验指标包括平均绝对误差()和准确率()。结果分析 订正前犆 犔 犇 犃 犛气温的质量分析从 年月日至 年 月 日平均的 个气象站的日最高、日最低、日平均气温的观测值和 分析值的空间分布(图)来看,气 温的空间分布特征与站点观测基本一致,一方面受纬度影响,气温由高纬度向低纬度地区图 年陕西地区气温的()观测值和()分析值 ()()第期 王丹等:实况产品在陕西气温网格预报检验与订正中
14、的应用逐渐升高,另一方面受地形(图)影响,低海拔地区气温高,高海拔地区气温低,关中盆地和陕南浅山河谷地区为全省较暖的地区,秦岭和大巴山区的气温较周边地区偏冷。比较而言,秦岭山脉附近日最高、日最低和日平均气温的 分析值较观测明显偏低,关中盆地东部日最低和日平均气温的 分析值较观测偏高。从非独立检验结果来看(图),气温的平均绝对误差有明显的地域差异(图 ),例如,关中盆地和陕南浅山河谷的大部分地区的平均绝对误差较小(),秦岭和大巴山区的平均绝对误差较大()。从图 来看,日最高气温在陕西大部分地区小于观测的频次偏多(正误差比例小于);日最低和日平均气温在秦岭和大巴山区小于观测的频次偏多(正误差比例小
15、于),在关中盆地、陕南浅山河谷和陕北部分地区大于观测的频次偏多(正误差比例大于),这与 董 春 卿 等()研 究 发 现 山 西 地 区 日最低气温在高海拔地区偏低、低海拔地区偏高的结论相似。从图 来看,对于 的日最高、日最低和日平均气温,关中盆地和陕南浅山河谷的大部分地区的绝对误差和的准确率分别在 和 ,可见这些地区 气温的绝对误差主要在;秦岭和大巴山区的部分地区绝对误差和的准确率分别低于 和,可见这些地区 气温的绝对误差的频次偏多;另外,陕西大部分地区 的日最高气温准确率低于日最低气温准确率,这与陕西大部分地区 逐气温图陕西地区海拔高度 的准确率在 时(日最高气温多出现在该时段)偏低、在
16、时(日最低气温多出现在该时段)偏高一致(图略)。从对 气温的独立检验结果来看(表),秦岭隧道站的误差最大,平均绝对误差大于,绝对误差和的准确率分别低于和,正误差比例小于(即 分析值小于观测值的频次明显偏多);其他个交通气象站的平均绝对误差小于,绝对误差和的准确率分别在 和 ;另外,个交通气象站的日最高气温都比日最低气温的平均绝对误差(准确率)偏大(偏低)。该独立检验结果与前表 年陕西个交通气象站犆 犔 犇 犃 犛气温的误差犜 犪 犫 犾 犲犈 狉 狉 狅 狉犪 狀 犪 犾 狔 狊 犻 狊狅 犳犆 犔 犇 犃 犛狋 犲 犿 狆 犲 狉 犪 狋 狌 狉 犲犱 犪 狋 犪犫 犪 狊 犲 犱狅 狀狅
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