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取 2 0 0 2— 2 0 0 3年逐日 T2 1 3气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比 ,分析出各个县 (区 )气温的相对误差 ,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础 ,结合 T2 1 3因子 ,得出 T2 1 3气温变化率 ,订正后进行预报。 2 0 0 4年 7月利用逐日 T2 1 3数值气温预报产品 ,制作出汉中市各县区 2 4h气温分县预报。试运行结果表明 :这一方法不需要历史资料 ,并且可以较为精确的预报出各县区 2 4h气温 相似文献
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利用1961年以来宁夏冬季逐日气温资料及NCEP再分析资料和环流特征量资料,重点分析了21世纪以来宁夏冬季气温异常特征及同期500 hPa环流变化特征。结果表明:冬季平均气温和最低气温极小值明显上升,夜间气温异常偏低日数显著减少,白天气温异常偏高日数显著增加,大部分地区夜间气温异常偏低日数减少趋势大于白天气温异常偏高日数的增加趋势。21世纪以来,易发生极端冷暖事件,异常偏高年份多于异常偏低年份。2007/2008冬季以后为1997年以来冬季平均气温偏低频率最高时段;冬季阶段性平均气温异常有4个特征:(1)气温异常主要出现在1月和2月;(2)异常偏低的幅度明显大于异常偏高的幅度;(3)相邻2旬间气温变化幅度增大;(4)最冷时段发生变化。从年代际变化看,冬季平均气温、最低气温极小值、白天气温异常偏高日数为最高或次高值,夜间异常偏低日数多为最低或次低值。500 hPa高度上宁夏上空是影响冬季气温异常的关键区,其年代际及冷暖年强度变化是造成气温异常的最直接原因。宁夏冬季气温对亚洲西风环流指数和西太平洋副热带高压强度指数的响应更加敏感。 相似文献
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《干旱气象》2020,(1)
基于中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V2. 0)实时产品数据集中2 m气温数据对ECMWF高分辨率数值模式2 m气温预报产品在中国东北中北部的预报能力进行初步检验并利用递减平均法对系统性偏差进行订正。结果表明,气温平均预报准确率与海拔高度呈显著负相关,山区预报准确率偏低,系统性偏差较大。气温预报偏差还表现为明显的日变化特征,在夜间表现为预报较实况显著系统性偏高,白天系统性偏差不明显。冬季夜间气温,特别是最低气温系统性偏高的特征变得更加明显。递减平均法对系统性偏差的订正效果好,订正后,东北中北部地区冬季夜间气温及最低气温预报能力有大幅度提高。另外,递减平均法对东北中北部山区3、4及9月以外其他月份夜间气温及最低气温,对冬季白天气温及最高气温有显著的订正能力。 相似文献
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基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。 相似文献
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利用2020年6月1日—2022年5月31日CMA GD模式2 m气温预报产品（预报时效为13—36 h）和同期江西省智能网格预报区域内地面站气温观测资料,计算气温预报准确率、平均误差和均方根误差,并统计分析其时空分布特征。结果表明： 1）模式预报准确率在不同月份、起报时次存在差异,暖季总体较高,冷季总体较低;暖季08时起报产品的月准确率总体高于20时,冷季反之;秋、冬季旬准确率分布更离散。模式预报产品其准确率明显低于中央气象台和江西省气象台订正产品,需订正后使用。08时起报产品对寒潮的预报效果优于20时。2）气温预报年误差分布存在日变化,最大值出现在08时,最小值出现在15时;年均方根误差峰值出现在15时和06时,白天大于夜间。3）冬季平均误差多为正值,夏季为负值,春、秋季平均误差大小界于冬、夏季之间;白天时段夏季均方根误差最大,夜间时段冬季最大。4）气温预报年误差地理分布特征明显,平原地区预报值偏低,年均方根误差最小;丘陵和山区22 h时效预报值偏高,31 h时效偏低;高山站预报值偏高,年均方根误差最大。丘陵地区负误差最大,平原地区最小;山区正误差最大。 相似文献
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使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
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根据木瓜园内以及附近气象站的气温观测资料，对广州地区木瓜园的气温特征及其预报模型进行了研究。结果表明，虽然木瓜园内和园外气温日变化趋势一致，但是不论白天还是夜间，木瓜园的气温都低于园外裸地。当木瓜树体较高，冠层稠密时，园内气温的垂直分布表现为12时气温以1．5m处最高，0时气温以1．5m处最低。园内、园外气温之间存在着显著的线性相关关系。以当日园外气温为预报因子建立的不同月份1．5m高度木瓜园内气温预报方程，其平均绝对误差大都在0．5℃以内，平均相对误差大都在10％以内，具有较高的精度。 相似文献
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