滑动平均法订正新余市2 m温度效果分析

李 健，马中元，陈鲍发，李栩婕，周 芳

(1.新余市气象局，新余 338000；2.江西省气象科学研究所，南昌 330046；3.景德镇市气象局，景德镇 333000；4.江西省气象台，南昌 330096)

0 引言

随着人类社会发展及生活品质的提高，人们对精细化气温预报的需求也愈加迫切，如何提高温度预报的准确率及精细化程度，成为预报员工作的重心和考核目标。现阶段每个模式的地面温度预报及2 m温度预报产品成为预报员参考的重要依据。基于算法的差异，不同模式产品有不同的误差，有效地订正并减弱模式本身存在的误差是提高温度预报准确率的途径。

国内专家对精细化气温预报进行过很多研究，如赵桂洁[1]等通过对EC-THIN及GRAPES多种模式针对北京的逐日最高最低气温订正研究，发现EC-THIN模式预报效果优于其他模式，不同季节各模式表现优劣不同。夏凡[2]等基于垂直温度梯度对山东的WRF-RUC模式2 m温度进行订正研究，发现WRF-RUC模式2 m温度预报存在负系统误差，导致不同方案订正效果不一。牛金龙[3]等通过距离权重法订正成都地区的多模式资料温度预报，并利用平均插值、多元线性回归方法进行拟合，发现差值订正前后效果有明显改善。薛谌彬[4]、陈娴等研究EC高分辨率模式2 m温度预报误差的订正方法，对比使用滑动双权重订正法和空间误差逐步订正法，并分析两者的使用效果，提高模式预报准确率。王丹[5]等利用递减平均法对陕西SCMOC精细化温度预报产品进行订正，发现该订正方法对08:00和20:00起报的定时温度、日最高气温及08:00起报的日最低气温效果较好，预报准确率越低效果越好；对于48 h的逐3 h定时温度预报，夜间的准确率要高于白天，而使用“递减平均法”订正能力在白天强于夜间。现阶段天气预报模式订正主要集中在温度预报和降水预报方面，由于温度逐小时预报相比于降水具有连续性等优点，利用数学算法订正温度可以有效减弱模式温度预报存在的缺陷，具有重要意义[6-12]。

文章使用常规观测资料、华南区域中尺度数值模式资料，采用滑动平均法计算不同订正周期下模式预报的系统性误差，对新余市国家站温度预报误差进行分析，为提高新余市温度预报准确率提供依据。

1 资料和方法

文章选用的资料为华南区域中尺度数值模式逐小时2 m温度预报产品，选取经纬度范围为新余市及周边范围区域(114.34°E～115.54°E，27.44°N～28.25°N)，分辨率为0.03°×0.03°，数据网格型为40×27，选取时间为2020-08-01T08:00—2021-07-31T08:00逐24 h的格点温度预报场数据作为偏差订正的研究对象，时间分辨率为1 h。

滑动平均法(Running Average Method)是根据每次格点预报值过去同时次预报的1个周期累加偏差场的平均值，从而获得当前格点预报的偏差估计，并将未来模式预报值减去理论计算出来的偏差估计使预报更加接近未来实况，进而改进模式预报效果。滑动平均法在温度订正中使用非常广泛，但针对不同地域、不同模式和不同的周期(不同地区温度本身变化周期不同)，其所拥有的订正效果也不同。因此文章致力于研究华南区域中尺度模式2 m温度预报产品在新余市范围内最优订正周期，为预报新余市地面温度提供参考。订正公式为：

(1)

(2)

式中，Hi为格点温度偏差场；Oi为格点温度实况场；Ti为前i时次格点温度预报场；Tf为订正时次预报场；TF为订正后预报场；n为预报时间天数，不同的n值订正效果也不同。文章采用新余站(57796)和分宜站(57792)作为订正目标站，首先分析两站全年模式误差分布特征，设置订正条件，其次将n值设置5 d，10 d，15 d，20 d，25 d和30 d作为订正周期，综合分析不同周期下的订正效果，最后将分析结果加入其余区域站检验，以验证其总体订正效果。

2 模式误差特征分析

如图1所示，新余站(57796)与分宜站(57792)全年平均夜间时段以低报为主，白天时段以高报为主。白天时段报高误差偏差平均大于夜间报低误差偏差，越临近最高或最低气温时段，误差及误差偏差越大，12 h及24 h的误差及误差偏差最小。温度订正方面，若误差越小，则订正空间越小，甚至部分产生负订正，为了消除小误差的负订正对平均结果产生干扰，文章设置订正条件为：1)ME绝对值大于等于0.5及MAE大于等于1.5；2)ME绝对值大于等于1；3)MAE大于等于2。研究不同周期滑动平均法在大值误差及误差偏差时段内的订正。

文章基于滑动平均法的计算特征，以天为步长单位计算相同预报时次ME、MAE和PC的订正效果，并非以“连续时次”作为步长单位进行订正。

3 确定最优订正周期

滑动平均法不同周期订正幅度百分比平均值(表1)。将新余站(57796)和分宜站(57792)预报数据按逐时次订正并检验其ME、MAE和预报准确率PC的订正幅度百分比，选取满足文章设置订正条件的时次，按站点将其平均，观察不同周期下的总体订正效果。结论如表1所示，大部分周期下ME的订正幅度可达到97%或以上，原因在于滑动平均法可以有效订正模式存在的误差偏差，将正负误差更加“平均化”，但这种大幅度的“平均化”并不一定有效提高预报准确率，反而会在原误差基础上扩大某些时次偏差。相比于ME，应当综合MAE及预报准确率(PC)进行总体分析，并着重于预报准确率(PC)的提升幅度。5 d，10 d，15 d，30 d周期内，新余站(57796)MAE平均降低超过10%；10 d，15 d周期内，预报准确率(PC)平均提升超过10%；10 d，15 d周期内，分宜站(57792)MAE平均降低超过7%，15 d周期内，预报准确率(PC)平均提升超过5%。综合结果来看，选取15 d作为最优订正周期。

图1 新余站(57796)和分宜站(57792)全年2 m温度预报ME及MAE分布柱状图

表1 滑动平均法不同周期订正幅度百分比平均值%

4 订正效果分析

引入新余市内共计48个气象站观测资料(包括2个国家站，46个区域站)，以15 d为订正周期，统计其有效订正百分比单站平均值，并取消订正条件限制(表2)，预报准确率负订正个站6个，最小值为-2.2%，正订正个站42个，订正百分比占0%～5%共有28个，5%～10%为10个，10%～15%为2个，大于15%为2个，因此订正效果多集中在0%～5%。MAE负订正站点只有1个，正订正多集中在5%～10%，共26个，其次为0%～5%，共14个。订正后新余市范围平均预报准确率提升4.18%，平均MAE降低7.08%。基于统计数据，15 d周期滑动平均法订正效果较为理想。

新余市全年2 m温度预报订正百分比地理分布(图2)，MAE订正百分比超过5%和10%的站点多集中于新余市东部，订正效果低于5%的站点集中于新余市中偏西地区，订正超15%的站点均位于新余市辖区内。预报准确率(PC)分布格局类似，分宜县辖区内订正超5%的站点占据大多数，订正超15%的站点均位于新余市辖区内。地理分布总体来看，呈东强西弱的格局。

表2 15 d周期滑动平均法有效订正百分比平均值分布站点数 %

图2 新余市全年2 m温度预报MAE及PC订正幅度百分比分布图(a)MAE；(b)PC

5 结束语

文章基于华南区域中尺度数值模式2020-08-01T08:00—2021-07-31T08:00逐24 h的2 m温度格点预报场数据及同时期实况观测数据，首先分析新余站(57796)和分宜站(57792)的温度误差分布特征，设置订正条件；其次选用5 d，10 d，15 d等不同周期下的滑动平均法，对两站数据订正检验，确定最优订正周期；最后采用该周期，加入46个区域自动气象站温度观测数据，再次进行检验，统计改进效果，结论如下：

1)分析得出华南区域中尺度数值模式温度全年预报误差特征；

2)对华南区域中尺度数值模式温度全年预报数据进行检验，计算不同周期条件下的订正幅度平均百分比，该结果和滑动平均法算法特征有关；

3)采用15 d周期的滑动平均法，进行温度预报产品订正，结果显示MAE订正效果较为理想；

4)订正幅度百分比地理分布图表明，MAE和预报准确率(PC)分布格局类似，呈东强西弱的格局。