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近年来,新的气象发展战略对基层台站预报业务提出了新要求,县级台站基于本地区特点,做好上级指导预报的精细化订正已成为第一要务。本文采用事后订正的方法,通过对数值预报结果通过线性回归,利用最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配,生成回归方程的方法对模式温度进行订正。使用的资料为通过插值法求得的OCF、EC、JMA、T639四家模式对应玉环11个乡镇(街道)的温度预报资料(20时起报)和同时段的实况温度监测资料。本文首先通过对2016年6月的实况温度和模式预报温度数据分析后确定四家模式相对应各个乡镇的订正方程,同时验证订正效果。然后利用订正方程对2017年6月的模式预报温度数据进行订正,对比订正前后的预报质量,然后确定对各个乡镇预报效果最好的数值模式和相应的订正模型。分析后确定使用最小二乘法对数值模式的乡镇温度预报进行事后订正对温度预报质量的提高是有明显效果的。对各模式订正前后的乡镇温度进行效果检验得出以下结论:(1)利用插值法生成OCF、EC、JMA、T639四家模式对玉环各乡镇的温度预报中,各模式低温预报均要比高温预报好。其中低温预报以JMA、EC模式评分高;高温预报以T639模式评分最高。综合来看,温度评分最高的模式是JMA模式。(2)利用最小二乘法对各模式温度预报进行线性回归订正,各乡镇温度预报评分均有15分以上的提升,温度预报准确率有16.5%的提升。订正后的各模式预报中,低温预报要比高温预报好,其中低温预报以0CF、JMA模式评分高;高温预报以JMA模式最高。综合看,订正后对乡镇温度预报效果最好的仍为JMA模式。(3)利用历史同期模式预报数据和实况温度数据求出回归订正方程订正未来同期模式预报的订正思路是可行的,且订正效果好。(4)可以继续探索全年1-12月各个月份对应不同模式的订正方程,求出不同月份下订正效果最好的模式和订正方程,在实际业务使用中极大提高乡镇温度预报的质量。