宋岷釜++王業(yè)修++吳奇++趙曉鈺

摘要 對(duì)普蘭店市2013—2015年所屬鄉(xiāng)鎮(zhèn)22個(gè)自動(dòng)站的日最高、日最低、日平均氣溫資料進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并與本站對(duì)應(yīng)氣溫要素進(jìn)行對(duì)比統(tǒng)計(jì)分析，建立線性關(guān)系。利用Visual Basic 6.0軟件編寫(xiě)程序，以達(dá)到通過(guò)輸入本站預(yù)報(bào)的最高最低溫度自動(dòng)顯示全市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的最高最低溫度的預(yù)報(bào)效果。

關(guān)鍵詞 溫度預(yù)報(bào)；Visual Basic 6.0；遼寧普蘭店

中圖分類號(hào) P456 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739（2016）16-0209-01

Abstract This paper disposed daily maximum temperature，daily minimum temperature，daily average temperature data of 22 automatic stations in Pulandian City from 2013 to 2015 and comparatively analyzed with meteorological elements of the station，linear relationships were established.Using Basic Visual 6 software programming to achieve forecast effect which input the maximum temperature and minimum temperature forecast of the station automatically showed the highest and lowest temperature of the township.

Key words temperature forecast；Visual Basic 6.0；Pulandian Liaoning

目前，我國(guó)天氣預(yù)報(bào)正在向著精細(xì)化方向發(fā)展，這與中小尺度天氣監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)[1-3]等氣象技術(shù)的快速發(fā)展有關(guān)。以美國(guó)為代表的西方發(fā)達(dá)國(guó)家已將天氣預(yù)報(bào)、特別是將龍卷風(fēng)等災(zāi)害性天氣的警報(bào)制作發(fā)布到村級(jí)，對(duì)有效防御和減輕氣象災(zāi)害造成的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失起到了重要作用。

開(kāi)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)短期預(yù)報(bào)服務(wù)[4]具有十分重要的意義，它不僅標(biāo)志著預(yù)報(bào)服務(wù)領(lǐng)域的拓寬和延伸，而且也表明氣象部門(mén)的預(yù)報(bào)服務(wù)正在向精細(xì)化方向發(fā)展，是實(shí)現(xiàn)“氣象服務(wù)要以人為本，無(wú)微不至，無(wú)所不在”的關(guān)鍵舉措，是基層氣象科技為“建設(shè)社會(huì)主義新農(nóng)村”服務(wù)的重要手段。同時(shí)，普蘭店地區(qū)的地形復(fù)雜，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度差異較大，預(yù)報(bào)員在做鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)中，工作量及預(yù)報(bào)難度較大并且準(zhǔn)確率較低。

為縮小預(yù)報(bào)的空間分辨率，提高鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，更好地服務(wù)于本地社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，遼寧省及大連市氣象部門(mén)相繼研究出鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化預(yù)報(bào)的研究方法并已經(jīng)投入業(yè)務(wù)使用，此方法對(duì)于基層氣象工作起到了至關(guān)重要的作用，為順應(yīng)氣象業(yè)務(wù)的發(fā)展，滿足科技發(fā)展的需求，在省市級(jí)鄉(xiāng)鎮(zhèn)預(yù)報(bào)方法的指引下，在大連市氣象局的協(xié)助下，利用2013—2015年所屬鄉(xiāng)鎮(zhèn)22個(gè)自動(dòng)站的日最高、日最低、日平均氣溫資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，利用Visual Basic程序建立了普蘭店本地鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)方法。

1 資料與方法

所用資料包括日平均氣溫和日最高、最低氣溫等資料。鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)[5]具有其特殊性，溫度變化受下墊面、周?chē)恿骱?、丘陵、村?zhèn)產(chǎn)業(yè)類型影響。本文在數(shù)據(jù)處理方法上將2013—2015年普蘭店地區(qū)各自動(dòng)站實(shí)測(cè)資料中缺測(cè)較多，位置變動(dòng)較大、單要素雨量的站點(diǎn)剔除。對(duì)于缺測(cè)的氣溫資料，若缺測(cè)的資料較少，則用修正的Bar nes插值方法插值訂正，對(duì)于缺測(cè)較多的資料則用逐步回歸方程進(jìn)行訂正。

2 數(shù)據(jù)處理

由于氣溫的季節(jié)性變化，為減小預(yù)報(bào)的誤差，本方法采用以旬為單位，對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)旬平均最高Tm1、最低氣溫Tn1與本站對(duì)應(yīng)最高Tm2、最低氣溫Tn2資料進(jìn)行對(duì)比所得差值Tmax、Tmin（公式1、2），通過(guò)輸入本站最高T、最低氣溫t的預(yù)報(bào)值，利用公式（3）及（4）顯示各鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度的預(yù)報(bào)值tm、tn[6]，為減少預(yù)報(bào)誤差，精確的顯示出全市溫度分布情況，所得的溫度預(yù)報(bào)值精確到0.01 ℃。

Tmax=Tm1-Tm2（1）

Tmin=Tn1-Tn2（2）

tm=T+Tmax（3）

tn=t+Tmin（4）

3 系統(tǒng)主要功能

系統(tǒng)采用Visual Basic 6.0為基礎(chǔ)平臺(tái)，編好程序后通過(guò)輸入本站任何日期的最高、最低氣溫預(yù)報(bào)值，即可顯示出單個(gè)或所有22個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)所對(duì)應(yīng)日期的最高、最低氣溫預(yù)報(bào)值[6]。

3.1 系統(tǒng)構(gòu)建

根據(jù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)預(yù)報(bào)需要，利用Visual Basic 6.0程序編寫(xiě)一套自動(dòng)化程度較高[7]，系統(tǒng)操作方便快捷，適合全市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)未來(lái)24 h最高最低溫度預(yù)報(bào)的系統(tǒng)平臺(tái)[8-9]。該系統(tǒng)對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)旬溫度資料與本站對(duì)應(yīng)溫度資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并利用所建立的線性關(guān)系采用循環(huán)、條件等語(yǔ)句編寫(xiě)程序，系統(tǒng)設(shè)置鄉(xiāng)鎮(zhèn)最高、最低預(yù)報(bào)輸出2個(gè)主要項(xiàng)目功能模塊，平臺(tái)操作簡(jiǎn)單，直觀明了，便于業(yè)務(wù)人員預(yù)報(bào)使用（圖1）。

3.2 文本顯示數(shù)據(jù)技術(shù)

該軟件可以將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)[10]以文本文件的形式輸出（圖2），它使得業(yè)務(wù)人員可以較直觀地比較各鄉(xiāng)鎮(zhèn)最高、最低溫度的趨勢(shì)。利用Visual Basic6.0中的shell語(yǔ)句（Shell “NotePad.EXE d：＼x.txt”，vbNormalFocus）顯示文本數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語(yǔ)

目前，該系統(tǒng)已通過(guò)試運(yùn)行，投入業(yè)務(wù)使用。通過(guò)使用效果分析，該溫度預(yù)報(bào)方法方便快捷、預(yù)報(bào)值與實(shí)際值誤差小。它為以后鄉(xiāng)鎮(zhèn)其他氣象要素預(yù)報(bào)方法的構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)提高了普蘭店地區(qū)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。與此同時(shí)很多鄉(xiāng)鎮(zhèn)觀測(cè)環(huán)境未按標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，造成溫度變化幅度大，這是造成用此方法鄉(xiāng)鎮(zhèn)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率低于縣站的原因之一。今后隨著觀測(cè)環(huán)境的改善，該方法制作的縣站溫度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率也將隨之提高。

5 參考文獻(xiàn)

[1] 錢(qián)莉，蘭曉波，楊永龍.最優(yōu)子集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在武威氣溫客觀預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J].氣象，2010（5）：102-107.

[2] 連志鸞，李國(guó)翠，卞韜，等.基于多級(jí)相似-差額方法制作鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預(yù)報(bào)[J].氣象，2008（5）：113-117.

[3] 郭達(dá)烽，許愛(ài)華，肖安.多級(jí)相似作溫度精細(xì)化預(yù)報(bào)初探[J].江西氣象科技，2005（3）：23-26.

[4] 黃治勇，張文，陳璇，等.湖北省鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預(yù)報(bào)方法初探[J].氣象，2011（12）：1578-1583.

[5] 陳百煉.降水溫度分縣客觀預(yù)報(bào)方法研究[J].氣象，2003（8）：48-51.

[6] 孫田文，胡淑蘭.用卡爾曼濾波方法作銅川分縣溫度預(yù)報(bào)[J].陜西氣象，2000（3）：10-12.

[7] 張秀年，曹杰，楊素雨，等.多模式集成MOS方法在精細(xì)化溫度預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011（1）：67-71.

[8] 苗愛(ài)梅，胡永祥，郭玉璽，等.以數(shù)值產(chǎn)品為基礎(chǔ)的省級(jí)分縣溫度預(yù)報(bào)方法[J].氣象，1998（9）：41-46.

[9] 楊世昌.鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化最高最低氣溫預(yù)報(bào)方法初探[J].園藝與種苗，2016（2）：46-48.

[10] 高艷波，丁偉，秦瑜，等.本溪市數(shù)值溫度預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2016（3）：266-267.