Page 68 - 《高原气象》2025年第3期
P. 68

第 44 卷  第 3 期                         高     原    气     象                             Vol. 44  No. 3
                2025 年 6 月                       PLATEAU METEOROLOGY                               June， 2025


             李健， 樊琦， 张瑛，等， 2025.  基于 CMA-GD 模式的 2 m 气温逐小时预报误差订正方法分析［J］. 高原气象， 44（3）： 626-642.
             LI Jian， FAN Qi， ZHANG Ying，et al， 2025.  Analysis on the Error Correction Method of 2m Temperature Hourly Forecast Based
             on  CMA-GD  Model［J］. Plateau  Meteorology，  44（3）：  626-642.   DOI：  10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2024. 00102. CSTR：
             32265. 14. gyqx. CN62-1061/P. 2024. 00102.




                           基于CMA-GD模式的2 m气温逐小时

                                         预报误差订正方法分析



                                      李 健      1， 2 ， 樊 琦 ， 张 瑛 ， 徐星生               3
                                                                         3
                                                             1
                                           （1. 中山大学大气科学学院，  广东  珠海    519082；
                                             2. 江西省新余市气象局，  江西  新余    338000；
                                                3. 江西省气象局，  江西  南昌    330096）

                     摘要： 温度是最重要的气象要素， 其预报准确率对于天气预报至关重要。本文针对华南区域中尺度数值
                     模式（China Meteorological Administration Guangdong， CMA-GD）2 m 气温逐时预报产品， 使用线性不分
                     级回归法对地形偏差导致的气温预报误差进行订正， 并使用一维卡尔曼滤波法和双权重滑动平均法对
                     结果再订正。结果表明， 模式地形高度偏差与温度误差均值呈线性负相关关系， 准确率逐时效分布呈日
                     变化特征， 不分级回归法订正后， 白天的订正效果优于夜间。使用最优周期的数理订正方法（卡尔曼法
                     周期为 15 d， 平均值法周期为 20 d）进行再订正， 平均值法的订正效果优于卡尔曼法， 对比日内时段， 白
                     天订正效果优于夜间。夏、 秋季的订正效果优于冬季、 春季， 前者平均值法优于卡尔曼法， 后者两种方
                     法差异不大， 春季部分时段呈负订正效果。不分级回归法订正后有 8个站点为负订正， 数理方法再订正
                     后无负订正站点， 对北部区域的订正效果总体优于南部。逐时效 MAE和 ACC订正幅度占比呈二项式正
                     相关关系， 不分级回归法的斜率最小， 订正效果有限， 平均值法相关性最好， 斜率最高。对鄱阳湖平原
                     中部和浙闽丘陵南部区域进行误差评估， 前者误差峰值小于后者， 峰值处订正幅度也小于后者， 订正后
                     MAE 分别降低 25. 1%、 19. 8%， 2022 年 11 月至 2023 年 1 月冷空气入侵频繁， 鄱阳湖平原中部 MAE 降低
                     13. 5%。模式对高海拔山区的预报显著偏高， 8 -10月气温预报误差振荡幅度最小， 春、 冬季误差振荡幅
                     度最大， 订正后预报误差围绕 0轴振荡， 系统性正误差得到明显改善。以增温（2022年 5月 1 -6日）和强
                     降温（2022 年 11 月 28 日至 12 月 3 日）过程为例， 订正后 MAE 分别降低 18. 2%、 16. 0%， 表明方法对转折
                     性天气取得了稳定的订正效果。该复合订正方法稳定性好， 预报订正能力较强， 易于业务推广。
                     关键词： CMA-GD； 逐时； 气温预报； 回归； 一维卡尔曼； 滑动平均； 误差订正
                     文章编号： 1000-0534（2025）03-0626-17   中图分类号： P456.1   文献标识码： A
                     DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2024. 00102
                     CSTR：32265. 14. gyqx. CN62-1061/P. 2024. 00102


              1  引言                                             改进逐渐成为气象科研工作的重要方向之一（Delle
                                                                et al， 2011； Cui et al， 2012； 闫之辉等， 2010； 代刊
                  在数值预报模式不断更新和预报技术不断发                           等， 2018； 曾晓青等， 2019； 张玉涛等， 2020； 陈笑
             展的背景下， 社会公众对天气预报的精准度和准确                            晨等， 2022； 李涛等， 2022； 欧阳鸿翔等， 2022）。
             性要求不断提高。因此， 对数值预报模式的诊断和                            2 m 气温作为天气预报中最基本的要素， 在时间和


                 收稿日期： 2024⁃04⁃24； 定稿日期： 2024⁃10⁃19
                 资助项目： 国家自然科学基金项目（42075181）； 江西省气象局面上项目（JX2023M04）； 江西省重点项目（JX2023Z06， JX2022Z10）； 吉
                        安市生态气象重点实验室项目（2022JEM209）
                 作者简介： 李健（1992-）， 男， 甘肃天水人， 工程师， 主要从事数值模式的检验订正和天气预报工作.E-mail： muzishenjian@126.com
                 通信作者： 樊琦（1977-）， 女， 江西南昌人， 教授， 主要从事数值模拟研究工作.E-mail： eesfq@mail.sysu.edu.cn
                 © Editorial Department of Plateau Meteorology （CC BY-NC-ND）
   63   64   65   66   67   68   69   70   71   72   73