吳永濤，陳金車，徐延欣，柴俊偉，張 鑫

（1.甘肅省張掖市氣象局，甘肅 張掖 734000；2.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；3.甘肅省張掖市肅南裕固族自治縣氣象局，甘肅 張掖 734400；4.蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730050）

1 概述

氣溫預(yù)報(bào)是天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中不可或缺的一部分，作為預(yù)報(bào)中基本氣象要素之一，氣溫變化既與天空狀況、天氣現(xiàn)象、下墊面、風(fēng)等因子有關(guān)，又受到海拔高度、緯度等要素影響[1]。氣溫對(duì)于霜凍、干旱等災(zāi)害性天氣的發(fā)生有著密切的關(guān)系，同時(shí)氣溫變化在城市冬季供暖、交通運(yùn)輸以及電力負(fù)荷等方面都起到重要的作用[2-5]。近年來，由于全球氣候變化的影響，極端天氣現(xiàn)象的發(fā)生頻率越來越高，如高溫、嚴(yán)寒、短時(shí)強(qiáng)降水等[6]，這些極端天氣現(xiàn)象給民眾帶來了極大的困擾，人們對(duì)天氣預(yù)報(bào)也提出了新的挑戰(zhàn)和要求，特別是對(duì)極端氣溫，其預(yù)報(bào)是否準(zhǔn)確及時(shí)，將直接影響人們的生產(chǎn)生活。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，現(xiàn)有的氣溫預(yù)報(bào)已經(jīng)無法滿足社會(huì)發(fā)展需求。雖然在現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，溫度預(yù)報(bào)是最基礎(chǔ)的一項(xiàng)預(yù)報(bào)內(nèi)容，但是對(duì)于更準(zhǔn)確、更精細(xì)化的溫度預(yù)報(bào)仍然是氣象人員重點(diǎn)研究的內(nèi)容。其預(yù)報(bào)水平的提高，一方面依賴于數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用和各種客觀預(yù)報(bào)方法的集成發(fā)展，另一方面預(yù)報(bào)員的經(jīng)驗(yàn)和主觀分析能力對(duì)溫度預(yù)報(bào)的訂正也發(fā)揮著重要作用。

最近幾十年來，社會(huì)和科技的進(jìn)步促使氣溫預(yù)報(bào)得到了快速的發(fā)展，其預(yù)報(bào)方法不斷改進(jìn)，特別是如今的數(shù)值預(yù)報(bào)、集合預(yù)報(bào)等方法的應(yīng)用，使得氣溫預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性大大提高，預(yù)報(bào)質(zhì)量尤其突出的是24 h 最高、最低氣溫預(yù)報(bào)，已基本取得預(yù)期結(jié)果。多年來，許多氣象學(xué)者在數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品基礎(chǔ)上做了大量研究，卡爾曼濾波、MOS、完全預(yù)報(bào)（PP）法、支持向量機(jī)（SVM）以及相似預(yù)報(bào)法等方法在科研和業(yè)務(wù)應(yīng)用中得到了完善和發(fā)展[7]。熊世為等[8]基于ECMWF 細(xì)網(wǎng)格輸出產(chǎn)品，以優(yōu)化的BP-MOS 模型預(yù)測(cè)最高最低氣溫并進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明優(yōu)化的BP-MOS模型預(yù)測(cè)效果良好；智協(xié)飛和黃聞[9]對(duì)基于卡爾曼濾波的氣溫和降水的多模式集成預(yù)報(bào)進(jìn)行研究，研究表明卡爾曼濾波方法預(yù)報(bào)效果優(yōu)于消除偏差集合平均（BREM）和單模式預(yù)報(bào)，但對(duì)于地面氣溫，預(yù)報(bào)效果有一定的差異性。

張掖市位于甘肅省西部，河西走廊中段，其氣候特點(diǎn)是夏季短而酷熱，冬季長而嚴(yán)寒，干旱少雨，且降水分布不均，晝夜溫差大，風(fēng)能、太陽能資源豐富。張掖盛產(chǎn)小麥、玉米、水稻、油菜、胡麻等農(nóng)作物，為全國重點(diǎn)建設(shè)的12 個(gè)商品糧基地之一。其境內(nèi)有張掖丹霞等豐富的旅游資源。因此，通過研究溫度預(yù)報(bào)來提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，以期為張掖市旅游資源和太陽能資源利用、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程調(diào)整提供參考。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

張掖市的氣象數(shù)據(jù)來源于甘肅省氣象局氣象信息中心，包括了場(chǎng)面氣壓、海平面氣壓、3 h 變壓、24 h變壓、最高氣壓、最低氣壓；氣溫、最高氣溫、最低氣溫、24 h 變溫、露點(diǎn)溫度、相對(duì)濕度、水汽壓；2 min 平均風(fēng)速、2 min 平均風(fēng)向，10 min 平均風(fēng)速、10 min 平均風(fēng)向；0 cm 地溫、80 cm 地溫、320 cm 地溫和能見度的逐小時(shí)數(shù)據(jù)。時(shí)間段為北京時(shí)間2019 年6 月1 日0:00—2019 年6 月30 日03:00，采用鄰域平均法將缺失的氣象數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。

2.2 方法

SVM 是一種應(yīng)用廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法既可以用于分類，又可以用于回歸。ATE-T Bell 實(shí)驗(yàn)室研究小組于1963 年首次提出了支持向量機(jī)的理論方法。但在當(dāng)時(shí)，沒有得到重視，這使得SVM 的進(jìn)一步發(fā)展受到了阻礙。到了20 世紀(jì)90 年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究遇到了局部極小點(diǎn)以及過學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)等一些重大的問題，這些原因使得SVM 得到了迅速發(fā)展與完善的機(jī)會(huì)，并且在許多科學(xué)問題中體現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)，目前已經(jīng)在氣象與環(huán)境等領(lǐng)域里廣泛應(yīng)用。杭月荷和孫鑫[10]應(yīng)用支持向量機(jī)回歸方法（SVR），選取內(nèi)蒙古2015—2018 年自動(dòng)氣象站和歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（簡(jiǎn)稱EC）數(shù)值預(yù)報(bào)歷史資料，建立逐時(shí)次、逐站點(diǎn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)最高、最低氣溫預(yù)報(bào)模型并進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示SVM 模型相較于EC 模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率大幅提升，其次在鄉(xiāng)鎮(zhèn)高低溫預(yù)報(bào)上，該模型優(yōu)于內(nèi)蒙古指導(dǎo)產(chǎn)品。但是該模型的建立是基于內(nèi)蒙古鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣象資料，其檢驗(yàn)效果是否適用于其他地區(qū)還需要進(jìn)一步的推廣驗(yàn)證。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 預(yù)報(bào)模型的構(gòu)建

構(gòu)建預(yù)報(bào)模型時(shí)，以張掖市2019 年6 月1 日0:00—2019 年6 月30 日03:00 的氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取了前500 條數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練模型，后200 條數(shù)據(jù)用來進(jìn)行測(cè)試，共計(jì)700 條數(shù)據(jù)?；谥С窒蛄繖C(jī)的溫度預(yù)報(bào)模型構(gòu)建過程如圖1 所示。

圖1 基于支持向量機(jī)的溫度預(yù)報(bào)模型構(gòu)建流程

用場(chǎng)面氣壓、海平面氣壓、3 h 變壓、24 h 變壓、最高氣壓、最低氣壓、氣溫、最高氣溫、最低氣溫、24 h 變溫、露點(diǎn)溫度、相對(duì)濕度、水汽壓、2 min 平均風(fēng)速、2 min平均風(fēng)向、10 min 平均風(fēng)速、10 min 平均風(fēng)向、0 cm 地溫、80 cm 地溫、320 cm 地溫和能見度共計(jì)21 個(gè)變量的數(shù)據(jù)作為輸入變量，下一時(shí)刻的氣溫、最高氣溫、最低氣溫、24 h 變溫、露點(diǎn)溫度和0 cm 地溫6 個(gè)變量，分別作為輸出變量分別構(gòu)建張掖市的溫度預(yù)報(bào)模型。

3.2 張掖市溫度的預(yù)報(bào)結(jié)果

用平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、確定系數(shù)（R2）和準(zhǔn)確率（P）來檢驗(yàn)張掖市溫度的預(yù)報(bào)效果，它們的計(jì)算方法如公式（1）～（4）所示。其中，Y 為預(yù)報(bào)值，O 為實(shí)際觀測(cè)值，k 為試報(bào)個(gè)數(shù)。

圖2a-f 分別表示氣溫、最高氣溫、最低氣溫、24 h 變溫、露點(diǎn)溫度和0 cm 地溫6 種常見溫度指標(biāo)預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值隨時(shí)間的變化。從圖2 中可以看出，氣溫、最高氣溫、最低氣溫、24 h 變溫、露點(diǎn)溫度和0 cm 地溫預(yù)測(cè)值的曲線都能很好地反映真實(shí)值的變化趨勢(shì)和大小，預(yù)測(cè)值和實(shí)際觀測(cè)值十分接近。

圖2 張掖市溫度的預(yù)報(bào)值和實(shí)際觀測(cè)值對(duì)比

張掖市溫度預(yù)報(bào)結(jié)果的誤差分布見表1，氣溫、最高氣溫、最低氣溫、24 h 變溫、露點(diǎn)溫度和0 cm 地溫預(yù)報(bào)結(jié)果的誤差都較小，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率都超過了90%。其中最低氣溫的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高，為97.85%，露點(diǎn)溫度和0 cm 地溫的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最低，為91.39%和91.41%。支持向量機(jī)對(duì)張掖市溫度預(yù)報(bào)有較強(qiáng)的預(yù)報(bào)能力，誤差較小。

表1 張掖市溫度預(yù)報(bào)結(jié)果的誤差檢驗(yàn)

4 結(jié)論

利用支持向量機(jī)對(duì)張掖市6 種常見溫度指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)報(bào)，并對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了誤差檢驗(yàn)，評(píng)價(jià)該預(yù)報(bào)模型對(duì)張掖市溫度的預(yù)報(bào)性能。

（1）對(duì)于張掖市溫度的預(yù)報(bào)而言，支持向量機(jī)預(yù)報(bào)結(jié)果的預(yù)報(bào)值與實(shí)際觀測(cè)值之間有良好的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此，將支持向量機(jī)回歸模型應(yīng)用于張掖市溫度的預(yù)報(bào)中是可行的。

（2）最低氣溫的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高，為97.85%；最高氣溫緊隨其后，露點(diǎn)溫度和0 cm 地溫的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最低，這可能與預(yù)報(bào)因子的選取有關(guān)。