三种数值模式温度预报能力对比与误差分析*

胡 萍，冉仙果，杨 群，陈 军

(1.贵州省铜仁市气象局，贵州 铜仁 554300；2.贵州省沿河县气象局，贵州 沿河 565300)

三种数值模式温度预报能力对比与误差分析*

胡 萍1，冉仙果2，杨 群1，陈 军1

(1.贵州省铜仁市气象局，贵州 铜仁 554300；2.贵州省沿河县气象局，贵州 沿河 565300)

该文采用双线性插值法将ECMWF(简称EC)、天气在线、中央台指导预报3种数值模式格点资料插值到铜仁市碧江区本站上，对比该站2014年1—12月3种数值模式预报的24 h、48 h、72 h 2 m温度预报产品的准确率，并进行日最高(低)温度的预报准确率的误差分析与订正。结果表明:订正前温度预报准确率最高的是天气在线，其次是指导预报，EC模式最低；且日最低温度预报比日最高温度预报准确率更高。订正后，高低温预报准确率提升较为明显的是相对误差较大的EC模式，说明EC模式预报的系统误差较大，但趋势可信度较高。

2m温度；预报准确率；平均误差

1 引言

随着社会进步，经济发展，人们对天气预报的关注程度愈来愈高，希望得到更加准确的气象信息，尤其是短时临近预报，气温预报是最基本的天气预报要素之一，提高气温的预报准确率有利于气象事业的发展以及民众的出行。近年来，随着数值预报、集合预报以及各种数学物理方法的应用[1-5]，气温预报方法不断进步，预报质量大幅提升。吴明辉[6]等应用T639和T213数值模式产品,对铜仁市温度预报进行对比分析发现T639模式较T213模式对铜仁温度预报的准确率更高。高艳波[7]等使用多种数值模式对本溪市温度预报进行研究发现，各个数值预报产品的最低气温预报准确率均高于最高气温；最高气温预报准确率差距较大，天气在线预报准确率最高(注：天气在线提供的天气预报产品是根据当今世界上技术领先的欧洲(如欧洲中期天气预报中心、英国气象局)、北美(如美国国家环境预报中心、加拿大气象局)以及亚洲(如日本气象厅)的数值天气预报模式的输出结果，结合公司自己研制的MOS-预报模式，并经公司资深气象预报专家的数据优化、调控处理自动生成的。)；张宁娜[8]等指出对于东北地区24 h的温度预报准确率，T639模式稍高于ECMWF模式，但EC模式在96h内效果较好。为了反映各种模式温度预报产品在铜仁市的预报性能，本文对EC、天气在线、中央台指导预报等3种数值模式温度预报产品进行了检验评估，分析不同季节温度预报的误差与订正，使得各家数值模式温度预报准确率能够得到一定程度的提升。

2 使用资料与方法

2.1 资料

选取EC、天气在线和中央台指导预报3种数值模式资料中温度预报产品，分别从08时和20时起报，对预报时效分别为24 h、48 h、72 h的2 m温度进行检验分析。

实况资料为2014年1—12月铜仁市碧江区本站逐小时的2 m温度数据。

2.2 方法

本文采用双线性插值法将各模式格点资料插值到碧江区本站上，再将各模式和实况资料分别从08时和20时起报，求时效分别为24 h、48 h、72 h的日最高、日最低温度。其中，模式预报的0-24 h日最高(低)温度为 0-24 h逐时预报的最大(小)值，24-48 h日最高(低)温度和48-72 h日最高(低)温度取值同0-24 h日最高(低)温度取值方法相同；实况取值方法同上，将24 h、48 h、72 h日最高(低)温度分别作为0-24 h、24-48 h、48-72 h的逐时最高(低)温度的最大(小)值。

预报准确率的计算主要采用中国气象局规定的中短期天气预报质量检验办法[9]，计算单站逐月温度预报的准确率TTk(预报误差的绝对值≤2 ℃的百分率)、平均绝对误差(MAE)和平均误差(ME)，对上述3种数值模式温度预报产品进行检验分析，具体计算公式如下:

(1)

(2)

(3)

其中，NrK为预报正确的次数，NfK为预报的总次数，fi为第i次的预报温度，Oi为第i次的实况温度。

3 结果分析

利用 EC、天气在线、指导预报模式的2 m温度预报产品，对2014年1—12月逐日的2 m日最高(低)温度的准确率、平均绝对误差、平均误差进行计算，并分析季节变化对各家数值模式的温度预报造成的影响。

将碧江区本站2 m日最高(低)温度作为检验对象，起报时分别为08时和20时，时效分别为24 h、48 h、72 h，计算EC、天气在线和指导预报模式在2014年1—12月逐月的2 m日最高(低)温度的预报准确率，并将逐月的24 h、48 h和72 h温度预报准确率的平均值作为模式的逐月准确率，对该模式进行准确率评分，如图1所示。

从08时和20时起报时间所得出的72 h时效逐月的2 m日最高(低)气温的预报准确率来看，除天气在线在08时和20时起报的逐月日最高气温准确率不一致以外，其余的趋势大致相同。由于EC模式在12月的样本值太少，无参考意义，故剔除。08时起报，日最高气温预报效果最差的是EC模式，在7月最低为14.2%，指导预报和天气在线差不多，均在7月预报准确率最高，指导预报为82%，天气在线为79%；日最低气温预报效果相差不大，EC模式预报的温度预报准确率最高在6月，为96%，指导预报和天气在线的温度预报准确率最高都在8月，指导预报为94%，而天气在线为89%；EC模式预报的温度预报准确率最差的在2月，为29%，指导预报最差的在1月，为59%，天气在线最差的在11月，为62%。20时起报，日最高气温预报效果最好的是天气在线，平均准确率达86%以上，4月高达93%，指导预报预报效果较差，平均准确率达51%，EC模式预报平均准确率最低，只有35%；日最低气温预报效果3种模式效果相差不大，较好的是天气在线，最高在7月，达95%以上。综上所述，天气在线预报准确率较EC和指导预报高；EC预报4—6月高低温预报准确率均高于其他月份，12月和2月两月最低；中央台指导预报日最低气温准确率最高在7月。EC和指导预报的日最低气温准确率均明显高于日最高气温预报准确率，天气在线的日最高和日最低气温的准确率相差不大。无论日最高、日最低气温度，24 h的预报准确率最高，其次是48 h，最差的是72 h(图略)，说明随着预报时效的增加，预报准确率下降。

图1 2014年1—12月EC、天气在线和指导预报模式在碧江区本站逐月的2 m日最高(低)温度的平均预报准确率 (a)08时起报，日最高温度；(b)08时起报，日最低温度；(c)20时起报，日最高温度；(d)20时起报，日最低温度Fig.1 The Average rate of forecast for the highest (low) temperature at 2m per month in Bijiang District in January-December 2014 of EC,Weather Online and Guidance Forecast Mode (a) the maximum temperature from the date of 08∶00; (b) the lowest temperature from the date of 08∶00; (c) the maximum temperature from the date of 08∶00; (d) 20∶00 from the date,the lowest temperature

由于08时和20时的趋势基本一致，因此以下以20时起报时间为例。

图2a、2b分别为2 m日最高、日最低温度的平均误差曲线，图2a中表明除指导预报和天气在线在5—7月以及指导预报的2月预报偏高以外，在其他月份预报基本偏低。图2b表明指导预报和天气在线在-1～1 ℃之间摆动。无论最高、最低温度，EC模式的平均误差偏低明显，且差值最大。图2c、2d给出的2 m日最高、最低温度平均绝对误差曲线，结论基本与图1的日最高最低气温预报准确率曲线一致。

图2 2014年1—12月EC、天气在线和指导预报模式在碧江区本站逐月的2 m日最高(低)温度的平均误差和平均绝对误差 (a)日最高温度，平均误差;(b)日最低温度，平均误差;(c)日最高温度，平均绝对误差;(d)日最低温度，平均绝对误差Fig.2 The Average error and Average absolute error of 2m daily maximum (low) temperature per month in Bijiang District from January to December 2014 of EC,Weather Online and Guidance Forecast Mode (a) the maximum daily temperature,The average error; (b) the minimum daily temperature,The average error; (c) the maximum daily temperature,the average absolute error; (d) the minimum daily temperature,the average absolute error

总的来说，日最低温度比日最高温度的预报效果要好，天气在线和指导预报效果较EC模式好。

对2014年1—12月的3种模式预报产品分别进行订正，订正后的预报值为模式预报值减去平均误差后的值，并对各模式进行预报准确率评分(图略)，结果与图1相差不大，表明准确率没有明显的提升。可能是对于整年的逐日最高(低)温度计算平均误差，忽略了季节变化对温度的影响。下面划分不同季节，分别计算3种模式的平均误差。

将2014年1—12月划分成4个季节:3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，1、2、12月为冬季，按季节分别计算各模式计算平均误差。

图3 EC、天气在线和指导预报模式在碧江区本站不同季节的2 m日最高(低)温度平均误差(a)日最高温度；(b)日最低温度；Fig.3 The 2 m day maximum (low) temperature average error in different season of EC,weather online and guide the forecast mode in the Bijiang District (a) the maximum daily temperature; (b) the minimum daily temperature;

图3给出了EC、天气在线和指导预报模式在碧江区本站不同季节的2m日最高(低)温度平均误差。图3a日最高温度平均误差曲线表明指导预报和天气在线在夏季为正误差，值分别为0.14、0.17 ℃，即模式温度预报偏高，其余季节偏低，特别是天气在线在冬季温度的平均误差值为-1.67 ℃；EC模式预报的误差最大，预报偏低2 ℃以上。图3b日最低温度平均误差曲线表明指导预报在夏季为正误差，值为0.22 ℃，即模式预报偏高，其余季节偏低，秋季偏低较大，为-0.48 ℃；天气在线在冬季为负误差，值为-0.39 ℃，即模式预报偏低，其余季节偏高；EC模式预报的误差最大，且预报偏低1～2 ℃。3种模式的日最低温度预报比日最高温度预报效果要好。预报能力较好的是天气在线和指导预报。

4 误差订正

对 2014年1—12月EC、天气在线和指导预报模式2m日最高(低)温度72h预报产品按季节分别使用多项式曲线拟合方法进行订正，具体公式如下：

Y=b0+b1x1+……+bnxn

(4)

其中n=6，b0,b1,……，bn为多项式系数，x为预报值，Y为订正后的预报值。运用多项式曲线拟合方法进行拟合，使得订正后的预报值更接近实况值，使模式预报效果更好。对订正后的模式预报结果进行准确率评分，如图4所示。

图4 2014年1—12月EC、天气在线和指导预报模式误差订正后的2m日最高(低)温度的平均预报准确率 (a)日最高温度；(b)日最低温度Fig.4 Through the corrected error of 2m day maximum (low) temperature average forecast accuracy form January to December 2014 of EC,Weather Online and Guidance Forecast Model (a) the maximum daily temperature; (b) the minimum daily temperature;

图4a、4b分别为误差订正后2m日最高、日最低温度的预报准确率曲线。图4a表明EC模式订正后的平均准确率比订正前提高35%左右，达到70%左右，但天气在线和指导预报订正后预报准确率却降低了，这有可能与他们部分数据的离散程度大有关。图4b可以看出，EC模式和天气在线模式订正后的平均准确率比订正前均有一定幅度的提高，尤其是EC模式提高23%左右，达到90%以上，但指导预报订正后的预报准确率提升效果不是很理想。总体来看，EC模式准确率提升能力最强。所以20时起报，日最高气温预报最好的是订正前的天气在线，日最低气温预报最好的是订正后的EC。

由图2可知EC模式的平均误差最大，订正后该模式预报准确率得到明显提升。说明EC模式预报的系统误差较大，但趋势可信度较高。天气在线和指导预报订正效果不理想。

5 结论

①从订正前2 m日最高(低)气温的预报准确率来看(20时起报)，日最高气温预报效果最好的是天气在线，EC和指导预报预报效果较差。日最低气温预报效果3种模式效果相差不大，较好的是天气在线。

②从季节变化对各模式温度预报影响来看，日最高温度预报误差的指导预报和天气在线在夏季预报偏高，其余季节偏低。日最低温度预报误差的指导预报在夏季预报偏高，其余季节偏低；天气在线冬季预报偏低，其余季节偏高。无论日最高、最低温度预报，EC模式的误差最大，且预报偏低。

③误差订正后，平均误差较大的EC模式预报准确率提升能力最强，天气在线和指导预报准确率提升效果不理想，这可能与部分数据的离散程度大有关。所以以20时起报为例，日最高气温预报最好的是订正前的天气在线，日最低气温预报最好的是订正后的EC。

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Temperature prediction ability comparison and error analysis ofthree numerical models

HU Ping1, RAN Xianguo2, YANG Qun1, CHEN Jun1

(1.Tongren Meteorological Bureau of Guizhou Province, Tongren 554300, China;2.Yanhe Meteorological Station of Guizhou Province, Yanhe 565300，China)

In this paper, two linear interpolation methods were used to interpolate the three numerical models: the ECMWF (EC), the weather online and the central station to forecast. The data was interpolated to the station of Bijiang district of Tongren City. The numerical model predicts the accuracy of the product at 24h, 48h, 72h 2m temperature prediction and the error analysis and correction of the forecast accuracy of the daily maximum (low) temperature. The results show that the highest accuracy of temperature prediction before correction is the weather line, followed by the guidance forecast, EC mode is the lowest; and the daily minimum temperature forecast is higher than the daily maximum temperature prediction accuracy. After the correction, the accuracy of high and low temperature forecast is more obvious is the relative error of the larger EC model, indicating that the EC model forecast system error is larger, but the reliability of the trend is higher.

2m temperature; forecasting accuracy; average error

2017-01-12

胡 萍(1993—)，女，助工，主要从事天气预报工作，E-mail:916773501@qq.com。

贵州省气象局业务技术攻关小组项目“铜仁市精细化温度预报研究”。

1003-6598(2017)03-0030-05

P457.3

B