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数值天气预报系统温度场订正方法研究

2018-10-21侯维佳杨丽博

科技信息·中旬刊 2018年9期
关键词:温度场误差分析回归分析

侯维佳 杨丽博

摘要 利用GPS探空气象数据对研制的数值天气预报系统温度场预报结果进行精度检验。在此基础上,综合利用平均偏差方法和回归方法对温度场预报结果进行订正。研究表明:研究出的温度场订正方法进一步提高了预报效果。

关键词:温度场;数值天气预报;误差分析;回归分析

1.引言

数值天气预报模式结果与实测值之间始终存在误差。随着预报时效的延长,误差逐渐增大、预报准确率逐渐下降。本研究研制了一套数值天气预报系统软件,利用中国气象局卫星广播系统提供的气象资料,输出中国区域及周边国家和地区的气象要素预报结果。通过利用GPS探空间隔2小时进行实时探测,同步利用研制的数值天气预报系统进行实时预报,并利用气象要素预报结果与实时探测资料进行对比分析。在此基础上,通过对气象要素数值预报产品进行精度检验和误差分析订正,以提高预报效果,提供客观、定量的气象参数。

2.研究方法

2.1 数值天气预报技术

自主研制的新一代数值天气预报系统由实时气象资料汇集与质量控制、三维变分资料同化处理和WRF中尺度数值天气预报等模块组成,可对实时观探测资料与全球大尺度大气资料进行处理、同化分析,自动生成连续72小时从地面至30km高空、400km半径范围的内5km网格点精度各规定高度城的风向、风速、气温、气压、湿度及相关数值预报产品。

2.2外场探测方法

通过观测试验,一方面分析相距不同距离两点之间气象要素的差异,以及同一探测点相邻两个时次之间气象要素差异的统计分析;另一方面通过实时探测数据与数值预报结果的对比分析,检验数值预报模式对不同高度上气温的预报精度,验证利用实测气象数据进行预报结果修正的算法。

此次外场观探测试验选取了距离不等的4个站点,其中一站(S1)与二站(S2)相距大约10km,二站与三站(S3)相距约5km,三站与四站(S4)相距约25km。探测的具体时间为秋季、冬季、春季和夏季各10天。4个站点每天在08时、10时、14时、16时和20时5个时次同时进行探测。探测高度一般都在30公里左右。

2.3温度场订正方法

本软件设计了多种统计订正方案,最后对多种订正结果采用综合集成技术进行订正。

1)平均偏差订正

通过上述气象要素数值预报精度检验,获得了数值预报模式的系统性误差。通过垂直插值得到各高度层等高面上的温、压、湿的客观定量预报结果,将不同季节的预报结果用相应季节的平均偏差进行订正,即可得到气象要素的订正预报。

2)回归技术

依据历史资料建立气象要素数值预报产品与同一时间探测的气象要素之间的多元统计关系,利用多时次的探测结果和对应时次的气象要素数值预报,采用最小二乘法或神经网络方法求出具体的函数关系式。

3.结果分析

3.1探测结果分析

3.1.1不同站点同一观测时间的气温差异分析

图1和图2分别给出了两站相距5km和25km时,春、夏、秋、冬四季气温的差值随高度的变化。其中秋季差异最小,夏季差异最大,最大可达2℃。

3.1.2同一站点不同观测时间之间的气温差异分析

根据探测结果,统计了同一探测点相邻探测时间之间,即08与10时、14时与16时之间和10时与14时、16时与20时之间气温的变化。

表1~4给出了春、夏、秋、冬四个季节4个观测站点在相邻2小时、4小时间隔观测的温度差的绝对值在1℃以内、1~2℃、2~3℃和超过3℃占总观测次数的比例。由表可见,对同一个站点而言,时间间隔2小时、4小时,温度存在较大的差异,特别是冬季和春季差异更大。

3.2数值天气预报结果精度分析

用气象要素预报软件预报时效为12h、24h、36h、48h结果与实时GPS探测资料进行对比分析,给出预报温度与实际观测温度12h、24h、36h、48h的标准差。

表5、表6、表7、表8分别给出了春夏秋冬各季各预报时效对应的温度随机误差垂直平均值。温度误差标准差除部分站部分时次外,均在1.7℃以下,并且预报时效越短,温度随机误差越小,即12小时的预报效果最佳。

3.3 数值天气预报温度场订正结果分析

利用上述气象要素预报订正方法,分别对预报时效为12、24、36和48小时的温度订正效果进行了统计分析。

温度场12小时预报结果订正后的平均均方根误差均明显减小,表明总体预报订正效果比较好。其中秋季和冬季预报的温度均方根误差减小最大,订正后平均温度均方根误差在2℃以内;春季效果较差,平均均方根误差在4℃以内。

订正后各气象要素的24小时预报效果有所提高,订正后预报的24小时气温的平均均方根误差在3℃以下,尤其秋冬季各层的温度平均均方根误差在2℃以下;与订正后12小时的预报效果对比看,春季气温24小时预报订正的效果更明显。

订正后各气象要素的36小时预报效果有所提高,订正后预报的36小时气温的平均均方根误差在4℃以下,秋冬季各层的温度平均均方根误差在2℃以下;36小时预报订正后的效果与12、24小时的预报订正效果基本相同。

订正后各气象要素的48小时预报效果有所提高,订正后预报的48小时气温的平均均方根误差在4℃以下,秋冬季各层的温度平均均方根误差在2℃以下;48小时预报订正后的效果与12、24和36小时的预报订正效果基本相同,表明本试验提出的订正方法的订正预报效果随着预报时效增大效果更好。

4.结论

本研究利用GPS探空气象数据对研制的数值天气预报系统温度场预报结果进行精度检验,并利用平均偏差方法和回归方法对温度场预报结果进行订正。得到如下结论:

1)从实时探测的不同水平距离两个站点看,两站不同层次气温差异不大,大部分在2℃以内。其中,随着两站之间距离的增大,气温差异也加大。秋季差异最小,春季差异最大。对同一站点而言,不同观测时间间隔之间实时气象要素也会发生变化,有11%以上温度差值超过了3℃。

2)气象要素数值预报软件对温度的预报与实际观测较为一致。从气象要素的误差标准差分析看,模式系统对夏季相对温度的预报效果最好。从不同分辨率的预报结果看,温度预报结果平均偏差和平均均方根误差随高度的演变曲线基本类似,差别不大。从不同预报时效的预报误差看,温度随着预报时效的增长预报误差也随之增大,即12小时预报效果最好,48小时预报效果最差。

3)利用试验提出的气象要素预报订正方法可以对预报结果进行订正,并对站点的预报效果有一定的提高,其中温度订正效果最明显。48小时预报订正后的效果与12、24和36小时的预报订正效果基本相同,表明本试验提出的订正方法其订正效果随着预报时效增大效果更好。

参考文献:

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