呂玉環(huán) 魏蕾 李鑫 張昆 于紅

摘要：利用武清國家一般氣象站和28個區(qū)域自動氣象站2013—2015年的逐日常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)和2014—2016年天津市氣象臺和歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather，ECMWF）對武清站預報的最低、最高溫度數(shù)據(jù)，分析不同天氣條件下的溫度預報規(guī)律，分別建立各鎮(zhèn)街的溫度預報模型，利用得到的預報模型結果，開發(fā)完成了“武清區(qū)溫度精細化預報服務系統(tǒng)”，并實現(xiàn)業(yè)務化運行。該系統(tǒng)實現(xiàn)了監(jiān)測預報的查詢、顯示，精細化預報與服務產(chǎn)品制作、歷史數(shù)據(jù)管理下載、預報檢驗、用戶系統(tǒng)管理等功能，可為武清區(qū)精細化預報服務業(yè)務提供技術支撐。

關鍵詞：溫度;服務系統(tǒng);精細化

中圖分類號：S163+.1? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）01-0111-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.01.027? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Design and Application of Temperature Refinement Forecast Service System

in Wuqing District of Tianjin

LYU Yu-huan1，WEI Lei2，LI Xin1，ZHANG Kun1，YU Hong1

（1.Wuqing Meteorological Observatory of Tianjin，Tianjin 301700，China;2.Beijing Artificial Weather Influence Office，Beijing 100029，China）

Abstract： In this paper， temperature forecast discipline under different weather conditions studied with general daily meteorological observation data of Wuqing National General Weather Station and 28 regional automatic weather stations from 2013 to 2015， the forecasting data of minimum and maximum temperature for Wuqing Station by Tianjin Meteorological Observatory and ECMWF （European Centre for Medium-Range Weather） during 2014-2016，and then to derive forecast models of temperature for towns and streets. Using the results obtained，“Wuqing District Temperature Refinement Forecast Service System” was developed and operationalized. This system implements functions such as inquiry and display? of monitoring and forecasting data， refinement forecasting and production of service products， management and downloading of historical data， forecast verification， and management of user system， which provide technical support for the refinement forecast service business in Wuqing District.

Key words： temperature; service system; refinement

溫度對人們生活出行以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)都有很大影響，溫度預報是天氣預報的重要項目之一，也是精細化天氣預報的主要內(nèi)容，其日變化受天空狀況、天氣現(xiàn)象、日照、風、地表狀況等因子的影響，要客觀準確地預報某地某日溫度難度較大[1-3]。中國氣象局在業(yè)務技術體制改革總體方案中提出，發(fā)展完善精細化的天氣預報業(yè)務是天氣軌道業(yè)務改革的重點任務之一。目前在國內(nèi)已有許多制作鄉(xiāng)鎮(zhèn)最低、最高氣溫預報的研究工作[4-11]。精細天氣預報包括“精”和“細”兩個方面的內(nèi)涵。“精”是指天氣預報要精確，準確率要高，這是開展精細天氣預報的基礎;“細”是指氣象要素和氣象及相關災害的時間、空間分辨率以及強度、量級的細化程度，是精細天氣預報的主要內(nèi)容。天氣預報的精細化，是天氣預報技術發(fā)展到相對成熟階段的必然趨勢，也是目前氣象服務面臨的迫切需求。

武清區(qū)位于京津冀核心區(qū)域，是京津主通道的關鍵節(jié)點和重要樞紐，城區(qū)距北京市區(qū)71 km，距天津市區(qū)25 km，近年武清區(qū)城市發(fā)展和城市規(guī)模不斷擴張，武清區(qū)綜合實力走在了天津市前列。2013年武清區(qū)申報成為全國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)，現(xiàn)代都市型農(nóng)業(yè)也發(fā)展迅速，而農(nóng)業(yè)抵御自然災害的能力脆弱，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在很大程度上受到天氣的制約，這些都對氣象服務的領域、方式、內(nèi)容提出了更加精細化的要求。隨著經(jīng)濟社會發(fā)展和現(xiàn)代化進程的加快，公眾對天氣預報準確率和服務的及時性都提出了更高的要求，特別是當前武清區(qū)面臨轉(zhuǎn)型升級、改善民生、體制創(chuàng)新的社會背景和發(fā)展需求下，在武清區(qū)開展精細化氣象服務需求十分旺盛和迫切。目前，武清區(qū)的精細化預報服務產(chǎn)品還不夠豐富，尤其對于溫度預報的精細化程度不高，還沒有精細化到鎮(zhèn)街溫度的天氣預報。而溫度預報作為天氣預報的重要項目之一，由于影響溫度的因素很多，如何綜合考慮各種影響因素制作更準確的溫度預報，一直是氣象部門面臨的工作難點。目前對于該區(qū)溫度預報主要還是依據(jù)常規(guī)氣象資料、上級指導預報以及預報員經(jīng)驗來制作，預報準確率較低，這就需要建立更加完善和精細化的溫度預報系統(tǒng)。研究從該區(qū)特點出發(fā)，研究該區(qū)季節(jié)變化特征、地域差異、天空狀況要素差異等對溫度的影響，進一步提煉鎮(zhèn)街溫度預報的規(guī)律，提高溫度預報的準確率，開展精細到鎮(zhèn)街的最低、最高氣溫預報服務，填補該區(qū)溫度精細化預報業(yè)務的空白。切實滿足政府和公眾對溫度精細化服務的需求，進一步完善該區(qū)氣象預報服務體系，提升氣象服務保障能力和水平，切實發(fā)揮氣象為經(jīng)濟社會發(fā)展服務的職能和作用。

1? 資料和方法

研究使用的資料來源于：①武清國家一般氣象站和武清區(qū)參與考核的28個區(qū)域自動氣象站（圖1）2013—2015年的逐日常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)（包括風向、風速、溫度、相對濕度等）。②收集整理2014—2016年天津市氣象臺和歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather，ECMWF）對武清預報的最低、最高溫度數(shù)據(jù)。③2017年新增收集武清區(qū)域范圍內(nèi)1 km×1 km格點的未來24 h的氣象預報數(shù)據(jù)（包括風向、風速、溫度、相對濕度等）。將以上數(shù)據(jù)收集，建立數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，整理入庫，存檔。

在對溫度資料進行收集整理的過程發(fā)現(xiàn)，個別站點存在溫度缺測以及出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的情況（圖2），以豆張莊站為例，豆張莊站和東蒲洼站、武清國家一般站之間的空間直線距離在10 km以內(nèi)，溫度差異不可能相差10 ℃以上，因此在實際研究中，數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時使用相鄰站的最高、最低氣溫來代替補齊。

對個別站點出現(xiàn)的非正常溫度采用差值法進行篩選訂正：假設被檢測站最高/最低氣溫為T1，同一天相鄰站最高/最低氣溫為T2，當ΔT=|T1-T2|≥5 ℃時，認為被檢測站溫度可疑，并對該站當日的逐小時溫度進行檢查，如判定為非真實值，則采用相鄰站的最高/最低氣溫代替訂正。

2? 溫度精細化預報方法研究

2.1? 武清區(qū)溫度特征

對于武清轄區(qū)范圍內(nèi)精細化到各鎮(zhèn)街溫度分布情況，利用建立在各鎮(zhèn)街的區(qū)域自動氣象站數(shù)據(jù)進行分析，對2013—2015年的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析（表1）。從表1可以看出，全年氣溫統(tǒng)計在全區(qū)28個鎮(zhèn)街區(qū)域站的溫度差異并不大，2013—2015年平均最高氣溫最高的站為大堿廠站和城關鎮(zhèn)站，為19.8 ℃，年平均最高氣溫最低的站為大良鎮(zhèn)站、崔黃口站和南蔡村站，都為18.8 ℃;平均最低氣溫最高的站是王慶坨站，為9.6 ℃，平均最低氣溫最低的站是河北屯站，為7.5 ℃;日較差平均最高的站是河北屯站，為12.0 ℃，日較差平均最低的站是王慶坨站，為9.5 ℃;2013—2015年極端最高氣溫出現(xiàn)在城關鎮(zhèn)站，為43.2 ℃，極端最低氣溫出現(xiàn)在崔黃口站，為-19.5 ℃;武清本站極端最高氣溫為39.9 ℃，極端最低氣溫為-14.7 ℃。武清南部王慶坨站最低氣溫最高，且日較差最小，而武清北部崔黃口站和河北屯站最高、最低氣溫均最低，日較差較大，極端最高和最低氣溫都最小。

由武清地區(qū)2013—2015年平均最高氣溫、平均最低氣溫、日較差平均分布（圖3）可以看出，對于年平均最高氣溫，武清南部偏高，東部地區(qū)偏低;對于年平均最低氣溫，中東部地區(qū)和南部地區(qū)都較高，北部地區(qū)最低;年日較差平均氣溫則表現(xiàn)為與年平均最低氣溫分布相反，北部地區(qū)日較差較大，而東部和南部地區(qū)日較差較小。

2.2? 建立武清區(qū)溫度線性回歸模型

回歸分析是對具有相關關系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法?；貧w模型的截距和斜率的最小二乘估計公式分別為：

本研究結合武清站測報報文對不同季節(jié)里晴天、多云、大風、降水、霧霾等5種天氣條件下的溫度數(shù)據(jù)進行篩選分類，選取在5種天氣情況下的數(shù)據(jù)建立預報模型。通過分析2013—2015年各站每日高低溫，分別統(tǒng)計5種天氣情況樣本數(shù)量，得到晴天301 d，多云115 d、大風149 d、降水190 d、霧霾340 d。對應各區(qū)域自動站溫度預報，將武清本站高、低溫度作為回歸模型中的預報因子，即自變量X，其他28個站點的高低溫作為因變量Y。因此可以建立各測站高、低溫與武清本站高溫在不同天氣情況下的擬合模型。以在晴天條件下的東蒲洼站高溫為例，可以發(fā)現(xiàn)，東蒲洼站與武清本站的高溫估計模型為Y=1.569+0.962X，其中可決系數(shù)（R2）=0.98，這表明模型的擬合情況較好，東蒲洼站高溫的變化98%可由武清本站高溫來解釋。分別建立各區(qū)域站的一元線性回歸模型，結果都通過了信度為0.01的顯著性檢驗。

建立回歸模型后，需要通過檢驗回歸模型的預報效果。因此，以2016年1月至12月5種天氣情況下各測站觀測高、低溫度為檢驗樣本T，與回歸模型預報高、低溫值Tm比較，ΔT=Tm-T，當|ΔT|≤2 ℃時，則預報準確。其中選取晴天107 d、多云43 d、降水64 d、大風65 d、霧霾87 d。經(jīng)檢驗，高溫擬合模型預報的平均準確率為84.5%，低溫擬合模型預報的平均準確率為77.2%，預報準確率滿足業(yè)務需求，將各站的預報方程加入到系統(tǒng)的溫度自定義訂正模塊，供預報員參考。此外，各測站預報回歸模型的準確率與當時天氣現(xiàn)象及站點的地形環(huán)境密切相關，因此，武清地區(qū)溫度的訂正預報不僅要結合天氣形勢的變化，還要特別考慮復雜地形條件下的單站局地溫度變化。

3? 系統(tǒng)設計

武清區(qū)各區(qū)域氣象觀測站的監(jiān)測儀器利用傳感器自動監(jiān)測到氣象要素數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過采集器自動采集后，通過專用數(shù)據(jù)傳輸光纖將數(shù)據(jù)傳輸?shù)教旖蚴袣庀缶址掌鳎⑷霂斓紺IMISS數(shù)據(jù)庫，形成原始數(shù)據(jù)。通過調(diào)用CIMISS數(shù)據(jù)庫，將觀測數(shù)據(jù)建立在武清區(qū)數(shù)據(jù)庫中，該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫采用ORACLE 11G版本，架設于Windows server 2008 R2系統(tǒng)之上，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)由多臺機器組成一個局域網(wǎng)，將數(shù)據(jù)庫部署在系統(tǒng)服務器上，實現(xiàn)了觀測數(shù)據(jù)的入庫、管理和訪問，武清精細化預報服務系統(tǒng)作為一個單獨子系統(tǒng)是部署在現(xiàn)有的服務器上，通過與服務器上的格點數(shù)據(jù)和Cimiss數(shù)據(jù)的對接，直接讀取現(xiàn)有平臺的數(shù)據(jù)信息，以作為本系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)來源，用于系統(tǒng)功能的數(shù)據(jù)查詢、計算、統(tǒng)計分析等功能。整個系統(tǒng)拓撲結構見圖4。

3.1? 數(shù)據(jù)結構與程序的關系

系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結構由標準數(shù)據(jù)庫語言SQL生成。

程序在對預報預測數(shù)據(jù)進行操作時，需對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結構，也就是數(shù)據(jù)表進行查詢和修改。在系統(tǒng)的各個功能調(diào)用過程中都需要對數(shù)據(jù)庫中的所有表進行聯(lián)合查詢、修改。系統(tǒng)各模塊之間，將以數(shù)據(jù)結構封裝了的數(shù)據(jù)，以參數(shù)傳遞或返回值的形式在各模塊間傳輸。

3.2? 系統(tǒng)技術架構方法

3.3? 系統(tǒng)功能結構

系統(tǒng)主要功能包括用戶登錄，精細化預報（包括溫度、濕度、降水、風向、風速），服務產(chǎn)品制作（用戶可自定義條件，根據(jù)設置條件生成PDF文件），預報員檢驗，歷史數(shù)據(jù)查詢，用戶系統(tǒng)管理，系統(tǒng)功能結構見圖6。各模塊功能如下。

3.3.1? 首頁展示模塊? 通過該模塊用戶可查看武清城鎮(zhèn)的實況、預警等信息;武清區(qū)域氣象站的實時氣象要素和積溫數(shù)據(jù);精細化到鎮(zhèn)街的未來24 h預報信息;氣象服務產(chǎn)品的查看和下載;并可通過留言板與氣象臺工作人員互動（圖7）。

3.3.2? 精細化預報制作模塊? 氣象臺當天值班人員登陸系統(tǒng)后，分為城區(qū)預報和鎮(zhèn)街預報兩大模塊，依據(jù)天氣類型的不同選擇，預報員依據(jù)市臺一體化格點預報平臺數(shù)據(jù)以及自定義相關算法進行參考，通過該模塊可自動計算出武清區(qū)未來24 h內(nèi)武清本站以及28個區(qū)域自動氣象觀測站的逐小時各氣象要素預報和日最高、最低溫度值，預報員可對相應預報結果分區(qū)域勾選訂正操作。

3.3.3? 預報產(chǎn)品制作模塊? 預報員根據(jù)訂正后的預報結果，選擇專報素材進行編輯，制作日、旬、月、年的溫度精細化預報服務產(chǎn)品，結合其他觀測資料，當出現(xiàn)高影響的災害性天氣時，制作氣象災害預警信息，提出氣象災害防御措施、建議等，根據(jù)選擇的條件可自動形成相關表格，區(qū)域分布色斑圖等，并可實現(xiàn)服務產(chǎn)品的預覽、服務產(chǎn)品發(fā)布、下載等功能，在服務產(chǎn)品發(fā)布的同時發(fā)送到選中的郵箱用戶，將服務產(chǎn)品通過郵箱對外發(fā)布。

3.3.4? 預報檢驗模塊? 對不同用戶、不同區(qū)域、氣象要素進行分強度、分時間（月、季、年）的TS評分、預報準確性、漏報、空報等檢驗，預報檢驗分柱狀圖、表格統(tǒng)計等，并可將統(tǒng)計結果下載。

3.3.5? 歷史資料查詢模塊? 用戶在該模塊根據(jù)查詢需要勾選“小時”、“日”、“旬”、“月”、“年”，選擇相應的氣象要素種類后，再確定查詢數(shù)據(jù)的起始時間，根據(jù)需要選擇武清國家站和區(qū)域氣象站，點擊“查詢”后完成，并可通過“導出”將查詢數(shù)據(jù)導出Excel進一步分析使用。

3.3.6? 用戶管理模塊? 該模塊可以對用戶進行權限分配，包括系統(tǒng)管理、普通用戶、值班人員。不同人員權限不同，系統(tǒng)管理員可以進行系統(tǒng)數(shù)據(jù)維護與人員管理，普通用戶可以查詢、下載數(shù)據(jù)，值班人員可以進行預報制作、服務產(chǎn)品制作等。

4? 小結

利用武清氣象站和武清區(qū)域自動氣象觀測站溫度歷史觀測資料，分析該區(qū)溫度時空分布特征，得到不同季節(jié)、不同影響因子下的溫度精細化預報方程，并建立武清區(qū)溫度精細化預報服務系統(tǒng)。

建立了武清氣象觀測數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了對武清區(qū)氣象觀測數(shù)據(jù)的管理，開發(fā)完成了“武清區(qū)溫度精細化預報服務系統(tǒng)”，并實現(xiàn)業(yè)務化運行。

通過應用該系統(tǒng)，2017年共對外發(fā)布天氣預報信息700余次，天氣預警信號6次，旬、月、季氣象服務產(chǎn)品52期，制作溫度精細化的服務材料22次，制作氣象評價年報1次。

系統(tǒng)界面友好，響應速度流暢，實現(xiàn)了監(jiān)測預報的查詢、顯示，精細化預報與服務產(chǎn)品制作，歷史數(shù)據(jù)管理下載，預報檢驗，用戶系統(tǒng)管理等功能，為武清區(qū)精細化預報服務業(yè)務提供技術支撐。

通過該系統(tǒng)的實施，能有效的開展該地溫度精細化預報服務工作，豐富武清氣象服務內(nèi)容，在天津基層氣象系統(tǒng)率先開展精細到鎮(zhèn)街的溫度預報方法研究，建立符合該地需求的溫度精細化預報服務系統(tǒng)，填補武清溫度精細化預報領域的空白，充分發(fā)揮氣象為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務的職能和作用，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理者能夠獲得精準的溫度預報、預警信息，提前采取措施合理安排生產(chǎn)，促進農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)民增收。

參考文獻：

[1] 朱乾根，林錦瑞，壽紹文.天氣學原理和方法[M].北京：氣象出版社，1981.

[2] 施? 能.氣象科研與預報中的多元分析方法[M].北京：氣象出版社，1995.

[3] 黃嘉佑.氣象統(tǒng)計分析與預報方法[M].北京：氣象出版社，2000.

[4] 邱學興，王東勇，朱紅芳.鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細化最高最低氣溫預報方法研究[J].氣象與環(huán)境學報，2013，29（3）：92-96.

[5] 連志鸞，李國翠，卞? 韜，等.基于多級相似—差額方法制作鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣溫預報[J].氣象，2008，34（5）：114-117.

[6] 劉? 抗，李照榮，楊瑞鴻，等.甘肅省鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細化客觀要素預報方法研究[J].干旱氣象，2015，33（5）：882-887.

[7] 李? 兵，王青川，王發(fā)科，等.格爾木轄區(qū)氣溫精細化預報方法研究[J].青海氣象，2013，2013（3）：17-19.

[8] 黃治勇，張? 文，陳? 璇，等.湖北省鄉(xiāng)鎮(zhèn)溫度預報方法初探[J].氣象，2011，37（12）：1578-1583.

[9] 吳振玲，張? 楠，徐? 姝，等.基于天津局地小氣候分區(qū)的精細化氣溫訂正預報方法[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2014，42（19）：6304-6308.

[10] 劉艷杰，周玉都，孫藝桃.廊坊市春季氣溫精細化預報訂正[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014（S2）：282-285.

[11] 薛志磊，張書余.氣溫預報方法研究及其應用進展綜述[J].干旱氣象，2012，30（3）：451-458.