陳迪　李娜　高英育　戴明晶　侯興祥　趙久順

摘要利用2015-2017年吳忠市1個國家基本氣象站和利通區(qū)40個區(qū)域自動氣象站日最高、最低氣溫資料，采用統(tǒng)計分析和線性擬合的方法，對比分析吳忠市國家基本氣象站（大監(jiān)站）與利通區(qū)區(qū)域自動氣象站（區(qū)域站）的氣溫差異，建立最低氣溫訂正模型。結果表明，大監(jiān)站最高氣溫與區(qū)域站最高氣溫的差異在正常范圍，最低氣溫差異明顯。因此，建立了最低氣溫訂正模型，經檢驗訂正模型效果較好。

關鍵詞 氣溫;對比分析;訂正;寧夏吳忠;利通區(qū);2015-2017年

中圖分類號 S161.2

文獻標識碼 A

文章編號 1007-5739（2019）05-0185-03

隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，政府部]及群眾對氣溫的精細預報要求越來越高，而以往的公眾預報以市縣的站點預報為主，農氣中心利用氣象臺的公眾預報產品，也就是針對大監(jiān)站的預報產品，不僅準確性不高、針對性不強，且服務效果也不理想。因此，這種“粗獷式”的預測產品已不能滿足各地作物的氣象服務需求。

為更好地發(fā)揮氣象服務作用、不斷推進氣象事業(yè)現(xiàn)代化，應不斷完善氣象觀測體系建設。截至2017年，吳忠市利通區(qū)在轄區(qū)1384km2的土地上共建成40個區(qū)域自動站氣象站（以下簡稱區(qū)域站）。區(qū)域站具有獲取氣象資料準確度高、時空分辨率強、傳輸及時、空白區(qū)域資料易獲取等特點"，實現(xiàn)了氣象要素的連續(xù)動態(tài)實時監(jiān)測，預報員可根據(jù)區(qū)域站監(jiān)測系統(tǒng)隨時了解每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)或村的氣溫變化情況，為本區(qū)域氣溫精細化預報提供了必要條件2。但如何更精細地訂正區(qū)域站氣溫是預報人員迫切需要解決的問題。雖然寧夏正在努力實現(xiàn)精細化氣象要素格點預報，但目前剛起步，從市局預報服務工作出發(fā)，進行氣溫的訂正仍然是主要工作職責之一，只有充分掌握吳忠市國家基本站（下文簡稱大監(jiān)站）和利通區(qū)區(qū)域站的最高氣溫、最低氣溫的差異規(guī)律，才能更高效地對利通區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)進行氣溫的訂正工作，才能為群眾提供更加精準的氣溫預報服務，直接服務于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級預報預警降低氣象災害造成的損失，如夏季準確預報各鄉(xiāng)鎮(zhèn)最高氣溫，可提醒野外作業(yè)人員避免中暑和人員傷亡，農民可避開高溫時間澆地、插秧移苗等。準確預報各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的最低氣溫可提醒農民采取一些必要的防霜凍措施，以減輕、減少霜凍帶來的災害。

近年來，很多專家利用自動站資料對氣溫和氣溫極值的變化特征進行研究。結果表明，日出時間隨緯度經度及季節(jié)不同，不同地點、不同季節(jié)是存在差異的。筆者分析吳忠市國家基本站與利通區(qū)區(qū)域自動站氣溫差異，建立區(qū)域站訂正模型，有助于提高氣溫預報的準確率，對合理安排工農業(yè)生產、避免經濟損失等也有較大意義。

1資料與方法

本文選取吳忠市1個國家基本氣象站（53612）和利通區(qū)40個區(qū)域自動氣象站2015-2017年日最高最低氣溫資料，采用統(tǒng)計分析方法，對比分析大監(jiān)站與區(qū)域站的氣溫差異。建立線性回歸方程，通過歷史回帶對方程的可用性進行檢驗。

除吳忠市國家基本氣象站外，區(qū)域站均使用GSM手機卡傳輸數(shù)據(jù)、太陽能板供電，因受傳輸條件限制及冬季降雪覆蓋太陽能板未及時清掃造成供電不足等，均會使研究時段內數(shù)據(jù)有部分缺測，對缺測1d的氣溫數(shù)據(jù)用前、后2d數(shù)據(jù)內插求得，按正常數(shù)據(jù)統(tǒng)計;對連續(xù)缺測2d及以上的仍按缺測處理;統(tǒng)計得A氣溫缺測率為2.49%。

2結果分析

2.1氣溫對比差值

氣溫對比差值是大監(jiān)站氣溫與區(qū)域站氣溫之間的差值，且認為對比差值應保持在+2C之間，否則認為偏差超出正常范圍。設D;為第i天大監(jiān)站氣氣溫;Q為第i天區(qū)域站氣溫，則第i天的氣溫對比差值計算公式如下：

2.1.1氣溫對比差值在+29C之間的比例。計算2015-2017年日氣溫對比差值處于+2C之間的次數(shù)占總有效觀測數(shù)據(jù)次數(shù)的比例，發(fā)現(xiàn)最高=氣溫的比值普遍高于最低氣氣溫的比值。最高氣溫1月、11-12月，比值>90%，其余月份均在80%左右;最低氣氣溫2毗值最高，達到99.8%，其余1月、3-8月、12月比值變化幅度不大，在55%左右，9-11月持續(xù)上升，11月達到波峰（圖1）。

2.1.2對比差值為正、負比值的月變化規(guī)律。統(tǒng)計各月氣溫對比差值為正值（大監(jiān)站>區(qū)域站）和負值（大監(jiān)站<區(qū)域站）的次數(shù)，并分別計算最高、最低氣溫的正、負值與總有效觀測次數(shù)的比例。從圖2（a）和圖2（b）可以看出，最高氣溫2-6月9-10月負值偏大，其余月份正負值相當;最低氣氣溫明顯正值>負值，說明大監(jiān)站最低氣溫>區(qū)域站最低氣溫的次數(shù)明顯偏多。

以上分析發(fā)現(xiàn)，大監(jiān)站與區(qū)域站最高氣溫差值普遍在2C以內，2-6月9-10大監(jiān)站普遍低于區(qū)域站，其凃月份無明顯偏向;最低氣t溫差值除2月在2C以內，其余月份有45%是超出正常范圍的，且以大監(jiān)站最低氣溫大于區(qū)域站最低氣溫為主。由此可見，大監(jiān)站與區(qū)域站最低氣溫存在明顯差異，為更好地訂正各區(qū)域站最低氣t溫，下文利用大監(jiān)站最低氣溫建立區(qū)域站預報方程，精細訂正區(qū)域站最低氣溫，使服務產品更有個性和對性。

2.2利通區(qū)區(qū)域站最低氣溫訂正模型

利用2015-2017年吳忠市利通區(qū)40個區(qū)域自動站日最低氣溫與吳忠基本氣象站日小時最低氣溫建立預報關系模型（表1）。結果顯示，吳忠大監(jiān)站與利通區(qū)各區(qū)域站最低氣溫存在明顯的線性關系，回歸方程擬合較好。

歷史回帶檢驗結果顯示，在利通區(qū)40個區(qū)域站中，有87.5%的站點預報方程的絕對誤差在3C以內，有70%的站點在2C以內，57.5%的站點在19C以內。

2.3實況檢驗方程的可用性

2018年4月6-7日清晨吳忠市最低氣溫在-9～-29C范圍內，全市出現(xiàn)了霜凍天氣，其中利通區(qū)在4月6日最低氣溫為-2.4C。利用此次典型霜凍過程的日最低氣溫，運用表1區(qū)域站最低氣溫訂正模型將大監(jiān)站最低氣溫帶人后計算，計算結果與4月6日區(qū)域站實況最低溫度進行對比發(fā)現(xiàn)，所有區(qū)域站訂正模型計算出的區(qū)域站最低氣溫與對應實況偏差均在3C以內，其中偏差2C以內的達85%，1C以內的達60%，由此可見，所建訂正模型可用來訂正區(qū)域站最低氣氣溫。

3結論

（1）大監(jiān)站與區(qū)域站最高氣溫差值普遍在2C以內，2-6月9-10月可根據(jù)大監(jiān)站最高氣溫將區(qū)域站氣溫調高1～2C開展氣象服務，其余月份可直接將大監(jiān)站最高氣溫服務于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級預報預警。

（2）最低氣溫中大監(jiān)站與區(qū)域站存在明顯差異（2月除外）。

（3）本文所建立的最低氣溫訂正模型可信度較高，可根據(jù)大監(jiān)站最低氣溫，通過最低氣溫訂正模型訂正區(qū)域站最低氣溫。

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