欢迎访问《中国农学通报》，
中国农学通报

中国农学通报 ›› 2016, Vol. 32 ›› Issue (23): 165-170.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb16030108

所属专题： 农业气象

• 资源 环境 生态 土壤 气象 • 上一篇    下一篇

贵州最高气温预报方法研究

李刚   

  1. 贵州省气象台
  • 收稿日期:2016-03-14 修回日期:2016-07-08 接受日期:2016-05-16 出版日期:2016-08-10 发布日期:2016-08-10
  • 通讯作者: 李刚
  • 基金资助:
    国家气象关键技术集成与应用（面上）项目“贵州气温的多模式集合预报研究与应用”(CMAGJ2014M45)；贵州省气象局2015 年度业务攻关项目“贵州分县日最高气温预报方法研究”(GZGG201501)；国家预报员专项项目“深秋初冬时节静止锋减弱北抬对贵州气温的差异性分析”(CMAYBY2016-065)。

Forecast of Maximum Temperature in Guizhou

  • Received:2016-03-14 Revised:2016-07-08 Accepted:2016-05-16 Online:2016-08-10 Published:2016-08-10

PDF (PC)

406

摘要： 最高气温预报一直以来是贵州最为棘手的问题，近年来在国家气象局预报质量通报中，成绩较为靠后。为改变这一现象，笔者基于各预报中心常规气温预报资料及地面观测资料，在贵州境内展开最高气温的多模式集合预报研究。结果表明，多模式集合预报技术有效地改进了预报的准确率，在对2013年1月1日—2014年4月30日120 h的逐24 h预报中，各预报中心的多模式集合预报结果明显降低了预报的均方根误差，效果远优于最好的单个预报中心(ECMWF)和多模式的集合平均，不仅很好地改善了贵州最高气温的预报效果，还给当地预报及决策气象服务提供更有效的参考。

关键词: 油松根际土, 油松根际土, 化感效应, 黄土丘陵区

Abstract: It is a tough issue to forecast the maximum temperature forecast in Guizhou, and the forecast quality was not satisfied in recent years. Based on the conventional temperature forecast data and ground observation data from forecasting centers, the author carried out the multi- model ensemble forecast for the maximum temperature. The results showed that: the multi-model ensemble forecast could effectively improve forecast accuracy, and obviously reduce the forecast RMSE of hourly forecast in 120 hours from 1 January, 2013 to 30 April, 2014. This technique had a considerable advantage over the best single model forecast (ECMWF) and the ensemble mean (EMN). The study could improve the maximum temperature forecast in Guizhou and provide more effective guidance for local meteorological forecast and decision-making.