導(dǎo)語：四個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型對比探析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：利用臨河（53513）2014年3月11日至12月26日的地面觀測資料和T639數(shù)值模式、歐洲中心細(xì)網(wǎng)格（ECTHIN）數(shù)值模式、中央指導(dǎo)預(yù)報、德國天氣在線預(yù)報等預(yù)報結(jié)果通過平均誤差、絕對平均誤差和均方根誤差來建立統(tǒng)計學(xué)最佳預(yù)報模型、預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重預(yù)報模型天氣跟蹤預(yù)報模型和天氣學(xué)解釋模型，并對統(tǒng)計學(xué)模型進行檢驗，結(jié)果表明：最高氣溫、最低氣溫預(yù)報整體效果較好，24h2℃最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，最佳預(yù)報模型為85.91%，預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型為82.13%，天氣跟蹤模型為83.47%，天氣學(xué)解釋模型為80.07%，指導(dǎo)預(yù)報為為79.04%；24h2℃最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，最佳預(yù)報模型為75.95%，預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型為74.57%，天氣跟蹤模型為72.51%，天氣學(xué)解釋模型為65.29%，指導(dǎo)預(yù)報為59.9%。

關(guān)鍵詞：數(shù)值模式預(yù)報；檢驗分析；統(tǒng)計學(xué)；模型

1研究背景

目前預(yù)報參考的數(shù)值模式產(chǎn)品和指導(dǎo)性預(yù)報產(chǎn)品比較多，國家氣象部門對預(yù)報結(jié)果是有標(biāo)準(zhǔn)的，預(yù)報員在有限時間內(nèi)看完所有資料是不可能的。因此，在前期預(yù)報結(jié)果檢驗基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型是極為有必要的。本文以內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河站為例，根據(jù)地級市預(yù)報員的想法思路建立了最佳預(yù)報模型、預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型、天氣學(xué)解釋模型和天氣跟蹤預(yù)報模型等統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型，并對其進行對比分析。

2資料與方法

2.1資料

本文以臨河站（53513）為研究背景，所用資料為2014年3月11日—2014年12月26日的日最高氣溫、日最低氣溫等氣象資料和各模式與指導(dǎo)預(yù)報的最高氣溫、最低氣溫。

2.2方法

本文在計算出某一時段的平均誤差、平均絕對誤差和均方根的基礎(chǔ)上，利用預(yù)報準(zhǔn)確率建立了最佳預(yù)報模型、預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型、天氣學(xué)解釋模型和天氣跟蹤預(yù)報模型等統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型。最佳預(yù)報模型的思路。在多模式產(chǎn)品和指導(dǎo)預(yù)報產(chǎn)品分級檢驗的基礎(chǔ)上，通過絕對平均誤差、平均誤差、均方根誤差和多元線性回歸等方法訂正模式產(chǎn)品誤差后再次進行分級檢驗，最后得出預(yù)報準(zhǔn)確率最好、平均絕對誤差最小的預(yù)報結(jié)果，若預(yù)報準(zhǔn)確率和平均絕對誤差相同時，分析下一層的預(yù)報準(zhǔn)確率和平均絕對誤差。例如，氣溫預(yù)報檢驗需2、1.5、1℃和0.5℃四級分級預(yù)報準(zhǔn)確率檢驗。如果兩個預(yù)報的2℃預(yù)報準(zhǔn)確率和平均絕對誤差都相同，那么計算兩個預(yù)報的1.5℃預(yù)報準(zhǔn)確率和平均絕對誤差，依次推理選出預(yù)報準(zhǔn)確率最好、平均絕對誤差最小的模式產(chǎn)品預(yù)報為最佳預(yù)報。根據(jù)臨河站的檢驗情況預(yù)報訂正誤差最佳樣本數(shù)據(jù)為10個，如訂正最高氣溫，那么根據(jù)當(dāng)天預(yù)報往前推出10天預(yù)報誤差來訂正預(yù)報產(chǎn)品的效率最好。預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型思路。在最佳預(yù)報模型的基礎(chǔ)上，確定最佳預(yù)報前三或前五，然后基于預(yù)報準(zhǔn)確率計算權(quán)重系數(shù)，最后得出多模式產(chǎn)品的權(quán)重預(yù)報。根據(jù)臨河站的預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重預(yù)報最佳樣本數(shù)據(jù)為3個，如最高氣溫預(yù)報，在最佳預(yù)報模型的基礎(chǔ)上，確定最佳預(yù)報前三預(yù)報的效果最為明顯。

天氣跟蹤模型思路。模式預(yù)報針對不同的初始場預(yù)報同一個時次氣象要素或物理量，首先確定每一次預(yù)報時效的最佳預(yù)報，然后基于預(yù)報準(zhǔn)確率計算權(quán)重系數(shù)，最后得出的預(yù)報為天氣跟蹤預(yù)報結(jié)果。根據(jù)臨河站天氣跟蹤預(yù)報最佳樣本數(shù)據(jù)為3個，如預(yù)報最高氣溫，那么根據(jù)當(dāng)天預(yù)報往前推出3天（72h）預(yù)報開始跟蹤訂正得出的結(jié)果效果最好。天氣學(xué)解釋模型的思路。通過某一個預(yù)報時效的多模式產(chǎn)品采用多元線性回歸方法動態(tài)計算出回歸方程，最后用方程計算對應(yīng)預(yù)報時效的氣象要素預(yù)報產(chǎn)品。根據(jù)臨河站天氣學(xué)解釋預(yù)報檢驗情況最佳樣本數(shù)據(jù)為180個（3月），如最高氣溫預(yù)報，那么根據(jù)當(dāng)天預(yù)報往前推出180天預(yù)報和實況做多元線性回歸方程得出的預(yù)報產(chǎn)品效果最好。

3預(yù)報模型檢驗分析

隨著預(yù)報時效的變化，數(shù)值模式產(chǎn)品和指導(dǎo)預(yù)報的預(yù)報誤差和預(yù)報準(zhǔn)確率下降。本文只檢驗分析最高氣溫和最低氣溫。根據(jù)平均誤差、平均絕對誤差、平均均方根誤差等方法訂正原始預(yù)報后，最后每一項預(yù)報都出現(xiàn)4種結(jié)果，原始預(yù)報、平均誤差訂正預(yù)報、平均絕對誤差訂正預(yù)報和平均均方根誤差訂正預(yù)報。例如，最高氣溫預(yù)報，參與的中央指導(dǎo)預(yù)報、省級指導(dǎo)預(yù)報、德國天氣在線預(yù)報、歐洲中心模式預(yù)報、T639模式預(yù)報經(jīng)過誤差訂正后出現(xiàn)20種預(yù)報。

3.1最高氣溫檢驗可以看出

（模式和指導(dǎo)預(yù)報產(chǎn)品預(yù)報初始場為20時），24h最高氣溫的4個有統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報和實況擬合度還是比較好的，從2℃預(yù)報準(zhǔn)確率來看，最佳預(yù)報模型為85.91%，預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型為82.13%，天氣跟蹤模型為83.47%，天氣學(xué)解釋模型為80.07%，指導(dǎo)預(yù)報為79.04%。從不同季節(jié)的預(yù)報效果看，夏季（6、7、8月）和秋季（9、10、11月）4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報效果明顯好于春季（3、4、5月）。24h2℃最高氣溫4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率相比原始預(yù)報結(jié)果和指導(dǎo)預(yù)報都普遍提高1%～6%。統(tǒng)計模型與指導(dǎo)預(yù)報和數(shù)值模式預(yù)報一樣，隨著預(yù)報時效延長，預(yù)報準(zhǔn)確率下降。預(yù)報準(zhǔn)確率提高幅度也隨著預(yù)報準(zhǔn)確率的下降而下降，至120h的統(tǒng)計模型預(yù)報準(zhǔn)確率與原始預(yù)報基本一樣。

3.2最低氣溫檢驗

可以看出（模式和指導(dǎo)預(yù)報產(chǎn)品預(yù)報初始場為20時），24h最低氣溫的4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報和實況擬合度較好。從2℃預(yù)報準(zhǔn)確率來看，最佳預(yù)報模型為75.95%,預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型為74.57%，天氣跟蹤模型為72.51%，天氣學(xué)解釋模型為65.29%，指導(dǎo)預(yù)報為59.90%。從不同季節(jié)的預(yù)報效果來看，夏季（6、7、8月）和秋季（9、10、11月）4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報效果明顯好于春季（3、4、5月）24h2℃最低氣溫4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率相比原始預(yù)報結(jié)果和指導(dǎo)預(yù)報都普遍提高5%～16%。統(tǒng)計模型與指導(dǎo)預(yù)報和數(shù)值模式預(yù)報一樣，隨著預(yù)報時效延長，預(yù)報準(zhǔn)確率下降。此外，預(yù)報準(zhǔn)確率提高幅度也是隨著預(yù)報準(zhǔn)確率的下降而下降，至96h的統(tǒng)計模型預(yù)報準(zhǔn)確率與原始預(yù)報基本一樣。

4結(jié)論

應(yīng)用4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型模型對樣本（2014年3月11日—2014年12月26日）進行預(yù)報檢驗，數(shù)據(jù)（模式和指導(dǎo)預(yù)報產(chǎn)品預(yù)報初始場為20時）顯示：24h2℃最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，最佳預(yù)報模型為85.91%，預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型為82.13%，天氣跟蹤模型為83.47%，天氣學(xué)解釋模型為80.07%，指導(dǎo)預(yù)報為79.04%；24h2℃最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，最佳預(yù)報模型為75.95%，預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型為74.57%，天氣跟蹤模型為72.51%，天氣學(xué)解釋模型為65.29%，指導(dǎo)預(yù)報為59.90%。最佳預(yù)報模型最佳樣本數(shù)據(jù)為10個；預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型最佳預(yù)報前三預(yù)報的權(quán)重預(yù)報為最好；天氣跟蹤模型最佳樣本數(shù)據(jù)為3個（往前推72h）預(yù)報效率最好；天氣學(xué)解釋模型最佳樣本數(shù)據(jù)為180個（3月）預(yù)報效率最好。24h2℃最高氣溫4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率相比原始預(yù)報結(jié)果和指導(dǎo)預(yù)報提高1%～16%；24h2℃最低氣溫4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率相比原始預(yù)報結(jié)果和指導(dǎo)預(yù)報都普遍提高5%～16%。統(tǒng)計模型與指導(dǎo)預(yù)報和數(shù)值模式預(yù)報一樣隨著預(yù)報時效延長而預(yù)報準(zhǔn)確率下降。預(yù)報準(zhǔn)確率提高幅度也隨著預(yù)報準(zhǔn)確率的下降而下降。從不同季節(jié)的預(yù)報效果看，夏季（6、7、8月）和秋季（9、10、11月）4個統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型預(yù)報效果明顯好于春季（3、4、5月）。

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作者:白秀芳 楊鐵鋼 單位:通遼市氣象局