基于统计降尺度的中国高温和热浪中短期预报.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月南昌工程学院学报 收稿日期:基金项目:江西省教育厅科学技术研究项目()作者简介:徐文浩(),男,硕士生,通信作者:吴立峰(),男,博士,讲师,文章编号:()基于统计降尺度的中国高温和热浪中短期预报徐文浩,吴立峰(昆明理工大学 现代农业工程学院,云南 昆明 ;南昌工程学院 水利与生态工程学院,江西 南昌 )摘要:基于中国 个气象站 年 年日最高温度数据,以 的第二代全球集合预报系统提供的 天气预报日最高温度数据以等距累积分布函数匹配()法进行降尺度后作为预报值,统计分析这 年的高温和热浪情况,将气象站点实测值和预报值进行比较,对站点年高温日次数和年热浪发生频率的预报进行适用
2、性评价。结果表明,通过对年高温日次数和年热浪频率的拟合,相关系数 分别超过了 和 ;但有些站点由于所处的地理环境,没有高温和热浪的情况;方法能很好地提高数值预报系统的精度,天气预报的修正值对站点高温热浪事件预报具有较好的适用性,并且 预报的效果最好。关键词:高温热浪;统计降尺度;中短期预报;数值天气预报中图分类号:文献标志码:,(,;,):,(),:;近些年来由于全球气候变暖影响,全球气温上升,导致世界各地经常发生持续性高温灾难性天气。例如,年,欧洲及澳大利亚等地遭遇异常高温热浪天气,持续性高温天气导致澳大利亚林火持续个月之久,带来极大的经济损失、环境破坏 ;年欧洲和北美等地遭受高温热浪,高温
3、热浪导致欧洲多地山林大火蔓延,损失惨重,同时北美还出现许多与高温有关的死亡病例 ;年夏季,中国共有 个站的日最高气温突破历史极值,其中 个站位于南方。由于持续性高温天气,引发了严重的干旱,对农作物生长产生了不利影响 。年,我国高温(日最高气温 )日数为 年以来第二多,全国平均为 ,较常年偏多 ,历史最多为 年的 。上述持续性高温天气,对于工业、农业和人们生活都造成了极大影响,同时也会造成人民群众生命财产损失。中国气象局规定将日最高气温大于等于 作为一个高温日,连续 及以上高温日事件作为一次热浪事件。对于数值天气预报和高温热浪的预报,中外研究人员进行了许多研究。对于数值天气预报,李玲萍 等选用
4、数值预报产品格点场资料,采用诊断方法、因子组合和天气分型等手段,建立日极端气温的统计预报模型。该模型可以提高预报定量化、客观化水平。等证实,多天气预报产品集合预报方法可以增加 预报的准确性。对于中短期高温热浪的预报,谢洁宏 在基于次季节季节()对长江流域高温热浪的评估与订正中提出累积分布变换函数法能够提升 模式对区域热浪日预报的准确率。白雪 基于海南省海口市气象自动站的近年逐小时历史数据,建立了时间序列模型和 的组合模型来对气温进行预测并得到较好的结果,提高了分类预测的准确率。等为中期预测模型开发了一种极端高温验证方法,并将其应用于 耦合预测模型。等在 年 月西欧热浪的研究中利用 进行次季节季
5、节()预报。这些学者的研究证明了数值天气预报产品可以提高对高温热浪事件预报的准确率。针对高温热浪这一现象,我国大多数地区通过中短期预报来减少损失 。因此,本文以 第 代全球预报系统的日最高温度数据为例,以 为预报期,利用等距累积分布函数匹配()法进行降尺度,检验降尺度后的 天气预报值与相应站点实测值的匹配程度,探索使用数值天气预报系统可以提高区域高温热浪预报精度的可能性,以提高对中国各地区高温热浪的预报能力,对持续性高温天气预报提供支撑。材料与方法 研究区域概况中国幅员辽阔,各地与海洋距离差距较大,并且地势高低不同,造成了中国多种多样的气候。为了更好地研究不同气候区域温度的变化情况,中国大陆可
6、划分为 个气候带,分别是亚热带季风气候带、温带季风气候带、温带大陆性气候带、山地高原气候带。其中 个气候带对应的站点数量分别为 个、个、个、个。个气候带的年平均最高温度分别为 、和 。数据来源气象站点数据来自中国气象数据共享网(:),选取了 年中国 个气候带 个站点数据作为研究对象。气象数据包括每日 处最高和最低气温(和 ),所有数据均由中国气象局进行质量控制。数值天气预报数据来自美国国家海洋和大气管理局()的第二代全球集合预报系统预测的 数据(),数据包括未来 的 处最高和最低温度。研究方法累积分布函数匹配()这种偏差校正方法是被广泛应用于数据偏差校正的方法,但此方法需要假设的模型与观测数据
7、的累积分布相同。为了改善此方法,等提出了等距累积分布函数匹配()法,该方法对模型和观测的累积分布曲线进行了偏差的校正。定义为:()(),()式中 为累积频率函数;为累积频率函数的反函数;为校正后的未来模型预测值;为数值天气预报的未来模型预测值;下标 为历史训练期观测值;下标 表示历史训练期模拟值;下标 为模型的模拟值。方法是一种关于分位数后处理的方法,其原理是基于可用的历史数据集在模型的输出值和观测值之间建立统计关系,利用这种关系应用于未来的模型输出,对未来可能发生的事情进行预测。本文先对 年气象数据用于 模 型 训 练,然 后 用 该 模 型 对 年 数据降尺度,最后用 年气象数据检验模型。
8、将 数据降尺度到选定 个气象站点所对应网格单元。降尺度方法是将每个气象站周围 个网格点气象变量预报值作为输入,每个气象站气象变量预报值作为输出。评估指标本文使用相关系数()、均方根误差()、平均绝对误差()作为评估指标,对中国高温日次数和热浪频率的预报效果进行评价,来判定 模型在研究区域上的适用性。(,)(,)(,)(,),()(,)槡,(),()其中 ,、,分别表示实测值、预报值;,、,分南昌工程学院学报 年别表示实测值和预报值的平均值。越接近 ,表示模型预报高温和热浪性能越好;越小,则表示模型预报高温和热浪性能越好;用于判断数据波动情况,越小越好。结果与分析 中短期高温预报 年高温日次数统
9、计在 年中 个站点总共出现了 次高温日。其中在 年出现了 次高温日;在 年出现了 次高温日;在 年出现了 次高温日;在 年出现了 次高温日;在 年出现了 次高温日。在 年中高温日次数相对稳定。由图 可知,年高温日次数的平均值最大在 年,而 年的中值却明显低于 年和 年。从整体上来看,年高温日次数实测值的中值和均值在 年内变化不大,说明这 年中国发生的高温日次数处于一个平稳状态。其中还有部分站点存在没有高温日的情况,这可能与站点所处的地理环境有关。图 个站点 年中年高温日次数实测值箱线图 站点实测值与预报值年高温日次数拟合通过对表 和图 分析,可知 预报值与实测值吻合程度较好。年高温次数主要集中
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