基于EC850PHA温度格点资料实现锦州地区温度预报自动化.doc

基于EC850PHA温度格点资料实现锦州地区温度预报自动化
摘要：利用ec850pha温度格点资料，采用spss数学处理软件，找出锦州地区未来7天日最高和日最低气温与ec850pha 温度格点资料的多元线性方程，从而做出预报，通过vb编程，实现自动预报未来7天锦州地区日最高、日最低气温的目的，从而减少预报气温的主观性，以便提高温度预报准确率。
关键词：ec850pha温度格点; 锦州地区; 温度预报; 自动化
引言
近年来我地区气温预报准确率虽然逐年有所提高，但相对全省各市气温预报准确率来说仍然处于偏低水平，究其原因气温的变化受多种因素影响，比如纬度位置、大气环流、地形、下垫面的性质、洋流、大气热力作用、昼夜长短的变化、人类活动等。就地区而言由于所处地理位置，地形地貌较为复杂，5个常规观测站囊括了沿海、山地、平原等三种地形，气温变化较为复杂，前些年各个地区气温变化相差不大，但是近年来随着全球气候变暖，该地区各测站温度变化几乎没有规律可寻，一天内各个地区温差较大，山地（义县）和沿海（锦州）地区日最低气温最大温差高达6～8 ℃，最小温差不足１ ℃,温差的剧烈变化，使得预报员很难把握这种变化，因此气温预报准确率偏低，同时也没有一种有效的客观温度预报方法，气温预报主要靠预报员对各种资料分析后主观做出预测，因此多种因素使得我区气温预报准确率偏低，此方法利用现有的资料建立一种气温预报客观方法，希望能对提高我区气温预报准确率有一定参考。
1资料和方法
1.1资料的选取、原因及存在不足
1.1.1资料的选取
本文主要采用2007年11月~2008年10月逐日欧洲850pha24小时间隔的温度格点资料和同期锦州地区5个测站逐日日最高气温和日最低气温资料。综合预报因子与预报对象的相关性，选择117.5°e，37.5°n至122.5°e，42.5°n这一矩型区域内的12个格点建立因子库。日最高、日最低温度实况值采用锦州地区5个地面站实际观测值。考虑到锦州地区一年四季温度变化较大，为了使温度预报更趋合理，将温度按我区四季划分，冬季包括11月、12月和次年1月、２月；春季包括3月、4月和5月；夏季包括6月、7月和8月；秋季包括9月和10月。
1.1.2资料选取的原因及存在不足
选择欧洲850pha24小时间隔的温度格点资料做为基础，原因主要有两点，一个是因为台里保存了这种数值预报产品的资料；另一方面多年预报经验认为欧洲数值预报运行比较稳定，趋势预报较为准确。但是此种数值预报产品也存在不足之处，那就是其空间分辨率和时间分辨率较低。直接选择格点因子作为预报因子原因，一方面避免插值引起的误差和计算的复杂化，另一方面考虑到模式的空间特征［1］，同时锦州的5个地面站均在这一区域内。
1.2资料处理及方法
考虑到日最高和日最低气温出现的时间，即选取前一天20时850pha温度作为第2日最低温度的预报因子，选取预报当日的20时温度作为当日最高温度预报因子。依此方法求出未来7天日最高、日最低气温预报值。为了减少求回归方程的复杂计算，采取spss数据处理软件，首先分春夏秋冬四季将12个因子全部进入回归分析，得到与锦州本站日最高、日最低气温相关的回归方程系数如图1所示（以春季日最低气温为例）。
图2结构流程图2.2预报平台的建立
对于未来7天日最高、日最低气温预报值，首先调取欧洲850pha00～144 h温度格点选定区域的12个预报因子（或者4个），制作锦州本站未来7天日最低气温，选择24～168 h温度格点制作锦州本站未来7天日最高气温，再代入4个县站气温与锦州本站的关系预报方程中计算出各自的预报值。对于预报值的输出，一种方式直接显示在界面的地图上，这样比较直观，预报时参考比较方便；另一种方式是在后台按一定的规律输出到文本文件中得以保留，运行平台界面如图3所示。
2.3实时资料处理
为了检验此预报方法的可行性，从沈阳172.19.1.3服务器上调取锦州各地区每日日最高、日最低温度实况值保留在文本中，以便一个月后对预报值的准确率进行检验，｜预报值－实况值｜≤2 ℃为正确，求出一个月各县站的预报准确率显示在地图上相对应位置。
图3运行平台界面3结语
由于资料存储的完整性和时间性的限制，只选取了1年的资料，资料时间序列较短，会影响预报值的准确性，如果用多年资料的日平均值来建立方程，可能效果会更好些；欧洲850pha温度格点资料本身时间（24 h间隔）和空间（2.5°×2.5°）分辩率低，此预报方法完全依赖于欧洲数值预报模式，对预报值的准确性也存在不利影响；该方法至少需要1年的时间运行，才能检验出春、夏、秋、冬四季的预报准确程度，在应用的过程中，逐渐在方法中加入其他因素，以便对方法不断总结完善，以期达到预期效果。
参考文献
［1］吴爱敏，路亚奇，李祥科，等.利用ecmwf产品对庆阳极端气温释用效果分析［j］.干旱气象，2009(3):288293.
［2］李志勋，田健江，张彤.姿控发动机试验热流参数测量系统设计\[j\].火箭推进，2010,36(2)：5358.
［3］于海磊，陈锋，郑勤生，等.低温推进剂液位监测系统设计 \[j\].火箭推进，2010,36(3)：5457.
［4］张继光.自动气象站的防雷与接地技术\[j\].电子科技， 2011(6)：105107.
［5］杨沛，邹永杰，康鹏.外场rcs测量常用标校方法分析比较\[j\].电子科技，2011(3)：6972.
［6］王国胜，高鸿斌，王洁.基于信息融合的大惯性温度控制\[j\].探测与控制学报，2007(4)：2730.
［7］夷文玉，陈维.无线环境远程监控系统\[j\].现代电子技术，2010,33(9)：7577.