MOS统计方法在短时要素预报中应用.pdfVIP

MOS统计方法在短时要素预报中的应用 1 2 李文娟 ，郦敏杰 （1．浙江省气象台，杭州，310017；2.杭州市气象局，杭州，310051） 摘要 通过对MM5数值预报产品的释用，将MOS统计方法应用到短时气象要素预报中，综合利用多种资料， 如MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据，所有数据采用归一化反距离加权插值技术插值到站点， 利用逐步回归的统计方法，建立降水和温度的 3 小时站点预报模型；最后建立的降水和温度预报模型的复 相关系数分别达到 0.76 和 0.94，方程的耦合效果较佳。降水作为不连续变量，通过构造降水可能函数的 方法转化为连续变量，即对降水可能函数的预报，可以达到定量预报的目的；降水可能函数是个构造函数, 由实况值确定,通过对它的预报可以达到对降水的预报。此函数应该遵守这样的条件:在有降水时,函数和此 时段的降水量有一定的关系；在没有降水时,函数和此时段的降水可能性有一定的关系。通过对132个天气 样本的检验，结果表明：MOS 预报结果较 MM5 直接输出结果有明显的改进；针对降水预报模型，降水明显 的样本，平均误差基本在 6mm 以内，弱降水样本，平均误差控制在 3mm 以内，预报方程对非雨日样本的整 体预报效果较好，较能准确预报出是否有降水，但对个别站点的空报和漏报难以避免。对于春秋季的稳定 性降水，该方法值得借鉴，但对于对流引起的局地强降水一直是预报的难点，还有待于预报方法的继续探 索。温度预报模型检验，20时至08时段误差较小，平均在1℃以内，而11-17时，误差平均在1.5℃左右， 但经过误差订正，平均预报误差可以控制在1℃左右，但对个别站点的高误差仍然是一个预报难点。总之， 该方法经过了系统的检验，预报效果比较理想，可以应用于短时业务预报。 关键字 MOS统计方法、降水、温度、降水可能函数，短时预报模型 引 言 温度和降水的要素预报方法一般都是建立在数值模式的基础上，通过使用统计和动力 释用方法进行要素预报 [1-4] 。王迎春等在“北京地区中尺度数值预报业务系统”基础上,利 用中尺度数值预报产品,分别使用统计和动力释用方法进行局地温度、风和北京市区空气污 染状况的预报,取得了较好的预报效果[5]。宁夏自治区气象局基于MM5模式产品在精细化要素 预报方面做了比较细致的研究，他们制作的精细化MOS温度预报，主要采用MOS统计方法建立 逐站、逐时温度预报模型。研究试验表明，通过多元线性回归和逐步回归2种方法建立的逐 时温度MOS方程,无论是准确性还是稳定性,都比MM5模式直接输出的预报有明显提高[6-7]。在 降水的精细化预报方面，很多台站侧重于数值预报降水产品精细化方法研究，兰州中心气象 台将数值预报降水预报产品与地理信息系统GIS相结合,最后分区、县及落点三级标准分别生 成甘肃降水预报精细化产品[8]。陈力强等对MM5模式输出产品进行解释应用,将偏态分布的降 水量进行正态化处理,运用统计方法建立了县级站点定量降水MOS预报模型,改进了原模式的 预报效果[9]。以往在制作降水预报或降水概率预报时,由于降水的不连续性，使得降水的预 报难于温度的预报，为了解决这个问题,邵明轩等人引入了降水可能函数的概念，把对降水 这个不连续量的预报转化为对一个连续量的预报,即对降水可能函数的预报，由于降水可能 函数是一个连续函数,这方法为降水概率预报提供了良好的基础[10]。以往研究主要基于数值 预报，自动站实况要素涉及较少，对于降水模型，雷达更是必不可少，尤其对于稳定性的降 水预报，本文选取的预报因子涉及较广，自动站实况因子的考虑更是起到对数值预报的订正 作用。 在当前现状难以满足业务发展需要的情况下,研究科学、有效的精细化温度、降水预报 客观方法是形势发展的必然需要。因此，本文通过对MM5数值预报产品的释应，借鉴前人研 究成果，将MOS统计预报方法应用于短时要素预报，针对全省的69个基准站点，建立温度和 降水的短时预报模型，旨在为短时预报提供切实有效的客观预报工具。 1 方法简介和资料处理 1.1 统计方法简介 利用MOS统计方法，建立降水和温度预报方程的统计预报模型，统计方程类型为 Y=b +b x +b x +…+b x ，其中Y是由各个预报因子x ，x …x 线性组合得到的预报量，b ，b … 0 1 1 2 2 n n