APP下载

多模式集成MOS方法在精细化气温预报中的应用

2018-11-12王旭红

农业与技术 2018年14期
关键词:精细化

摘 要:本文采用T213与ECMWF模式产品,对多模式MOS预报方法在气温预报方面应用展开分析探讨,并同单模式MOS预报方法分析对比。结果表明,多模式集成MOS方法预报水平有显著提升,可同时采用若干个模式产品可用资料,汲取各自优势,获取更为有效理想的预报。此外,各季节MOS气温预报水平具有显著差异,尤其夏季预报水平明显比其他3季要高,MOS方法在气象预报水平提升方面有重要价值。

关键词:多模式;集成MOS方法;气温预报;精细化

中图分类号:P457.3 文献标识码:A DOI:10.11974/nyyjs.20180733213

MOS预报法主要是自数值预报模式输出产品内挑选预报因子向量X,求出预报量y同时或近于同时预报关系式,在具体使用时,要将数值预报输出结果代入至相应预报关系内。在预报业务开展中,MOS预报方法能够对数值预报的系统性误差进行自动订正,其应用已经越来越广泛。本文主要根据MOS可以同时综合许多因子信息获取预报方程优势,阐述其在气温预报中的应用。

1 资料和方法

1.1 MOS方法

MOS预报是建立在多元线性回归技术基础上,针对样本容量为n的p个预报因子向量Xi(i=1,2,…,p)与预报对象y(y1,y2,……yn),能够构建线性的回归模型为

Y=X+ε (1)

在具体应用过程中可以获取预报对象y预报估计值与 无偏估计量B,也就是

y=XB (2)

凭借最小二乘估计,便能获取回归系数B,确保与y误差最小。在实际建立方程时,需要采用逐步回归法对最后预报因子及预报方程确立。

1.2 资料来源与处理

本试验所用模式产品主要有T213与ECMWF中期数值预报模式产品(简称为EC)。其中T213是国家气象中心系统室整理的及借助国家气象信息中心FTP网站所下载从2010年8月—2016年8月T213基本场(气温、气压、湿度、风、高度等)资料,实况资料为甘肃省资料。本研究主要以Cressman线性内插方式开展网格点至站点插值。现阶段我国气象部门气温预报实行2℃检验标准,预报结果和实况相差>2℃时,视为预报错误,若相差≤2℃时,视为预报正确。对最高、最低气温预报检验,采取预报准确率评定,计算方法是:预报准确率=预报正确样本数/(预报正确样本数+预报错误样本数)。

2 技术方案

平时预报业务中,T213模式获取产品相对全面,EC模式获取产品较少,但预报水平更好,为同时运用其优点且比较单模式及多模式MOS预报效果,构建2种方案分析探讨:采取T213模式产品开展MOS预报;借助T213模式产品与EC模式产品一同开展MOS预报。2个方案方程样本时段是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,试报时间是2015年9月—2016年8月试报,对象是24~168h天祝县日最高最低气温。

上述2方案采用“甘肃省气象台精细化预报系统”试验,通过以下方法展开技术处理。针对不同模式产品,设定格式一致产品规范,主要对模式产品名称、开始存放日期经纬格距、存放目录、格点数、变量、层次、预报时效等信息。采用“甘肃省气象台精细化预报系统预报因子挑选模块进行因子初选,由于能够进入因子较多,故需要预报员结合不同预报要素挑选相关因子建立方程。

3 结果分析

3.1 2个方案预报效果对比

以天祝县为例给出2个方案建立方程对比。预报要素为最低气温,预报时效是48h预报,预报季节是夏季。分析可知2个方案有许多因子进入方程。采取逐步回归方法,方案1中有11个因子进入方程,复回归系数0.65。方案2有12个因子,其中6个是Ec因子,进入方程的比T213高,复回归系数是0.72,结合这2个方案季节构建方程,分别做从2015年9月1日—2016年8月31日1a预报试验。

结合上述2方案,对最高气温、最低气温预报展开评分检验甘肃省1a的预报准确率,第2个方案在最高气温、最低气温预报准确率方面明显比第1个方案要高,幅度3%~5%,表明多模式MOS预报效果要明显比单模式MOS预报效果要高。從中还可知,伴随预报时效不断延长,预报水平表现为大幅下降变化趋势,但最低气温下降幅度没有最高气温明显,但预报水平好于最高气温,从第2个方案来看,各个预报时效最低气温预报准确率是62%~68%,最高气温预报准确率是49%~60%,对较长预报时效具备良好预报效果。

3.2 各季节预报效果对比

分别对春、夏、秋、冬四季预报准确率统计。四季中,夏季预报准确率要比别的季节准确率要好,春季与秋季预报水平相近。对于最高气温预报,夏季各时效预报准确率高于别的季节约13%,春季及秋季预报水平差不多,冬季预报72h低于春季和秋季,96h后要比春季、秋季高;对于最低气温预报,预报评分由高至低为夏季、春季、秋季、冬季,其中,夏季各个时效预报准确率要显著高于其他3季29%左右,是因为夏季最高及最低气温变率相对较小,预报更为方便。

作者简介:王旭红(1970-),女,辽宁省辽阳县人,本科,高级工程师,研究方向:县级综合气象业务。

猜你喜欢

精细化
精细化管理的企业管理模式探讨
温室秋冬茬番茄精细化高效栽培技术
“精细化”全方位培养好参谋
开启精细化监督新模式
以“精细化管理模式”促进高校学生党支部建设的思考
如何打造精细化立法产品
论工程项目的精细化管理
试论如何开展三层六段精细化职业指导
干部人事档案的精细化管理
加强精细化管理,提高集采质量