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摘要 利用朝阳2009年、2010年地面常规观测资料和临近探空站的高空资料，分析朝阳四季最低气温与850 hPa温度、925 hPa温度、风场、云量和变温等因子的关系，结果表明：朝阳最低气温与当日8：00 925 hPa温度相关性最好。可利用925 hPa温度建立回归方程，通过方程得到初步的温度预报结果，再根据风场、云量和变温场对预报结果进行订正，得到最终的预报结果。
关键词 925 hPa温度；相关性分析；预报误差；定量化订正；辽西丘陵地区
中图分类号 P423 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）14-0233-04
当前，人们对天气预报的需求不断加强，据统计，天气预报已成为收视率最高的电视节目之一，足见人们对天气预报的依赖。在天气预报的各气象要素中，尤其以气温和降水的关注度更高，然而气温的变化受多种因素影响。刘 梅等[1]使用日最高温度与850 hPa的温差作为预报因子建立夏季日最高气温模型取得了较好的预报效果；邓 玮等[2]对850 hPa温度在不同季节和不同天气过程中与地面温度的变化特征的相关性进行了研究。以上研究都是把850 hPa温度作为温度的预报因子展开分析，在实际业务工作中，随着模式的发展，很多模式开始提供925 hPa温度预报产品，925 hPa温度也将成为地面最低气温预报的重要参考依据。
辽宁朝阳地处辽西丘陵地区，境内山地属阴山系努鲁尔虎山脉，地表层峦叠嶂，丘陵起伏，只有小块山间平地和沿河冲击平原，结构为“七山一水二分田”。由于地理位置的特殊，导致朝阳境内四季分明，不同季节最低气温变化规律各异。本文重点对四季最低气温与925 hPa温度的相关关系进行分析，并对影响因子的作用进行讨论。
1 资料与方法
朝阳地区素有春秋短、冬夏长的季节分布特征，按照气象意义上四季的划分方法，朝阳地区四季可划分为春季4—5月、夏季6—8月、秋季9—10月和冬季11月至次年3月。由于朝阳地区没有探空站，因此利用临近探空站（赤峰探空站）的高空资料和朝阳2009年、2010年地面常规观测资料，分析朝阳四季最低气温与850 hPa温度、925 hPa温度的相关关系，建立回归方程。然后利用回归方程得出预报温度和观测温度的误差，分析风场、变温场和云量对误差分布的影响，进一步订正预报温度。
2 结果与分析
2.1 最低气温与850、925 hPa温度相关分析
冬季，通过对地面最低气温与当日8：00 850 hPa（图1a）和925 hPa（图1b）温度的相关分析可以看出，地面最低气温与850 hPa和925 hPa温度都有很好的相关性，散点围绕拟合直线均匀分布。最低气温与850、925 hPa温度为线性关系，计算相关系数可得地面最低气温与当日8：00 850 hPa温度相关系数为0.687，与当日925 hPa温度相关系数为0.805，分别得到线性回归方程Tmin=0.635×T850-3.352和Tmin=0.829×T925-3.089。
春季、夏季和秋季同样按以上方法做地面最低气温与当日8：00 850 hPa和925 hPa温度的相关分析，计算相关系数和线性回归方程进行分类汇总如表1所示。可以得出，春、夏、秋、冬4个季节地面最低气温都与925 hPa温度的相关性更高些。因此用925 hPa温度数据和最低气温做回归分析，得到相应的四季回归方程。
利用四季的线性回归方程分别计算每日最低气温，并与实况最低气温对比发现，回归方程计算的最低气温误差（预报—实况）很大，回归方程计算结果均有超过5 ℃的误差。其中，夏季的预报效果稍好于春季、秋季和冬季，预报误差多集中分布在-2～2 ℃之间，有一定的参考意义，而春季、秋季和冬季的预报结果需进一步订正[3-4]。考虑到最低气温的影响因子有很多并且影响机制很复杂，本文选取地面风向、风速、夜间平均低云量和变温等主要因子进行分析。
2.2 主要因子对预报误差的影响分析
2.2.1 风场对预报误差的影响分析。风场包括风向和风速。一般来讲，吹偏北风时，受北方冷空气影响，温度会随之降低；吹偏南风时，受南来暖湿空气的影响，气温会随之升高。同时，风速较大时，受气流混合影响，温度不至于降得太低。因此分别从风向和风速的角度分析其对温度的影响。
（1）风向对预报误差的影响分析。从图2可以看出，四季最低气温预报误差与8：00风向（风向采用16方位表述）有一定统计关系，在地面吹偏南风（风向在8附近时）的情况下，预报误差主体位于0线以上，预报结果偏高；在地面吹偏北风（风向在16和1附近时），预报误差主体位于0线以下，预报结果偏低；夏季整体预报误差较小，预报效果较好。
（2）风速对预报误差的影响分析。风速影响夜间的地面辐射降温，当空气流动明显时，热交换频繁地面温度趋于均匀，局地辐射降温影响小，因此风速越大，辐射降温影响越弱，地面最低气温可能越高。统计分析表明：夏季和秋季预报误差和地面风速相关性没有一定的统计规律，不予考虑。
春季和冬季预报误差与地面风速呈近似线性关系，风速大，负误差大，风速小，正误差大。春季地面风速小于4 m/s时，预报误差波动性较大，风速在3～4 m/s之间时，预报结果偏高；风速大于4 m/s时预报结果偏低。冬季，地面风速小于3 m/s时方程预报结果偏高；而风速大于3 m/s时预报结果则偏低，说明当地面风速小于3 m/s时，地面的辐射降温明显，最低气温较低，导致预报结果偏高；而风速大于3 m/s时，空气流动明显，地面最低气温较高，导致预报结果偏低。
2.2.2 云量对预报误差的影响分析。夜间低云对地面的辐射降温有很大影响，夜间有云时，云层像暖盖一样将地面辐射反射回地面使得地面不易散热，最低气温反而比晴天时高。四季云量对预报误差的影响略有不同（图3），将四季云量进行划分：春季、夏季和秋季少云1～5，多云6～10；冬季少云1～3，多云4～10，可以看出：四季在无云的情况下方程预报结果均偏高，少云时地面辐射降温明显，导致地面气温偏低；多云时，云将地面发射的长波辐射返回地表，使得地面气温偏高，导致预报结果偏低。 2.2.3 变温对预报误差的影响分析。朝阳地区位于北温带大陆性季风气候区，地形复杂，受北部蒙古高原的干燥冷空气东移侵入的影响，冷暖空气交替频繁，地面最低气温预报难度大。冷暖空气的交替可大概用夜间变温和白天变温表示，夜间变温用T8：00-前日T20：00表示，白天变温用T20：00-T8：00表示。统计最低气温预报误差与变温的关系可得：春季预报误差与白天变温、秋季预报误差与夜间变温、冬季预报误差与白天和夜间变温关系最为显著。
从图4可以看出，春季当白天925 hPa气温下降（T20：00-T8：00≤5）时，预报结果平均偏低1.02 ℃，当白天925 hPa气温明显上升（T20：00-T8：00>5）时，预报结果平均偏高0.98 ℃；夏季温度预报误差与变温关系不明显，不予考虑；秋季当夜间925 hPa气温明显下降（T20：00-T8：00<-8）时，预报结果偏低，平均偏低1.80 ℃；冬季当夜间925 hPa气温明显下降（T20：00-T8：00<-5）时，预报结果平均偏低2.18 ℃，当夜间925 hPa气温上升（T20：00-T8：00>-5）时，预报结果平均偏高了1.11 ℃；冬季当白天925 hPa气温下降（T20：00-T8：00<0）时，预报结果平均偏低0.94 ℃。
2.3 对原始回归方程的预报结果进行订正分析
分析表明，风向、风速、夜间平均低云量和变温对原始回归方程的预报结果均有一定的影响，定量化总结校正误差汇总如表2所示，在原始回归方程得到的预报结果基础上按表2进行订正，得到订正后的预报结果，将“订正后预报结果-实况”作为订正后误差，对订正后的误差进行分析。
订正后预报误差（图5）比订正前（图略）预报误差分布更集中，误差更小。春季，在订正前的预报误差图中有2个误差峰值，均位于-2～2 ℃范围之外，误差较大；在订正后的预报误差图中有1个主误差峰值，位于-2～2 ℃之内，相比订正前预报准确率提高了20个百分点。夏季订正后相比订正前误差更集中，预报效果更好，预报准确率提高了4个百分点。秋季，订正前预报误差分布比较分散，误差较大；订正后，预报误差峰值主体集中在准确范围内，预报准确率提高近20个百分点。冬季，订正前预报误差主峰值位于2 ℃附近，订正后预报误差峰值调整到0 ℃附近，预报结果稍好些，预报准确率提高了8个百分点，但仍然有部分超过-2～2 ℃范围的较大误差存在，因此冬季预报方法有待进一步的改进。
3 结论与讨论
（1）朝阳地区四季最低气温与925 hPa温度的相关性最显著。
（2）四季最低气温预报误差与8：00风向有一定统计关系，在地面偏南风的情况下，预报结果偏高；在地面偏北风时，预报结果偏低。春季和冬季预报误差与地面风速呈近似线性关系，风速大，负误差大，风速小，正误差大，夏季和秋季预报误差和地面风速相关性统计规律不明显。
（3）四季在无云的情况下回归方程预报结果均偏高，多云时预报结果偏低。
（4）变温对四季最低气温影响规律不同，但总体呈现正变温时，预报结果偏高，负变温时，预报结果偏低。
（5）在回归方程预报结果基础上进行订正后得到的预报误差较订正前更小，预报结果比较接近实际。春季、夏季和秋季的订正效果很好，可为以后预报提供参照；冬季由于冷空气活动频繁，订正后的预报误差仍较大。
4 参考文献
[1] 刘梅，濮梅娟，高萍，等.江苏省夏季最高温度定量预报方法[J].气象科技，2008，36（6）：728-733.
[2] 邓玮，吕广红，李忠福，等.850 hPa温度在天气预报中的释用[J].井冈山大学学报，2011，32（2）：58-62.
[3] 刘国忠，农孟松，黄翠银.逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究[J].广西气象，2006（1）：14-16.
[4] 李有宏，韦淑侠，王青川，等.青海省最高最低气温预报方法研究[J].气象，2003（7）：34-37.
关键词 925 hPa温度；相关性分析；预报误差；定量化订正；辽西丘陵地区
中图分类号 P423 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）14-0233-04
当前，人们对天气预报的需求不断加强，据统计，天气预报已成为收视率最高的电视节目之一，足见人们对天气预报的依赖。在天气预报的各气象要素中，尤其以气温和降水的关注度更高，然而气温的变化受多种因素影响。刘 梅等[1]使用日最高温度与850 hPa的温差作为预报因子建立夏季日最高气温模型取得了较好的预报效果；邓 玮等[2]对850 hPa温度在不同季节和不同天气过程中与地面温度的变化特征的相关性进行了研究。以上研究都是把850 hPa温度作为温度的预报因子展开分析，在实际业务工作中，随着模式的发展，很多模式开始提供925 hPa温度预报产品，925 hPa温度也将成为地面最低气温预报的重要参考依据。
辽宁朝阳地处辽西丘陵地区，境内山地属阴山系努鲁尔虎山脉，地表层峦叠嶂，丘陵起伏，只有小块山间平地和沿河冲击平原，结构为“七山一水二分田”。由于地理位置的特殊，导致朝阳境内四季分明，不同季节最低气温变化规律各异。本文重点对四季最低气温与925 hPa温度的相关关系进行分析，并对影响因子的作用进行讨论。
1 资料与方法
朝阳地区素有春秋短、冬夏长的季节分布特征，按照气象意义上四季的划分方法，朝阳地区四季可划分为春季4—5月、夏季6—8月、秋季9—10月和冬季11月至次年3月。由于朝阳地区没有探空站，因此利用临近探空站（赤峰探空站）的高空资料和朝阳2009年、2010年地面常规观测资料，分析朝阳四季最低气温与850 hPa温度、925 hPa温度的相关关系，建立回归方程。然后利用回归方程得出预报温度和观测温度的误差，分析风场、变温场和云量对误差分布的影响，进一步订正预报温度。
2 结果与分析
2.1 最低气温与850、925 hPa温度相关分析
冬季，通过对地面最低气温与当日8：00 850 hPa（图1a）和925 hPa（图1b）温度的相关分析可以看出，地面最低气温与850 hPa和925 hPa温度都有很好的相关性，散点围绕拟合直线均匀分布。最低气温与850、925 hPa温度为线性关系，计算相关系数可得地面最低气温与当日8：00 850 hPa温度相关系数为0.687，与当日925 hPa温度相关系数为0.805，分别得到线性回归方程Tmin=0.635×T850-3.352和Tmin=0.829×T925-3.089。
春季、夏季和秋季同样按以上方法做地面最低气温与当日8：00 850 hPa和925 hPa温度的相关分析，计算相关系数和线性回归方程进行分类汇总如表1所示。可以得出，春、夏、秋、冬4个季节地面最低气温都与925 hPa温度的相关性更高些。因此用925 hPa温度数据和最低气温做回归分析，得到相应的四季回归方程。
利用四季的线性回归方程分别计算每日最低气温，并与实况最低气温对比发现，回归方程计算的最低气温误差（预报—实况）很大，回归方程计算结果均有超过5 ℃的误差。其中，夏季的预报效果稍好于春季、秋季和冬季，预报误差多集中分布在-2～2 ℃之间，有一定的参考意义，而春季、秋季和冬季的预报结果需进一步订正[3-4]。考虑到最低气温的影响因子有很多并且影响机制很复杂，本文选取地面风向、风速、夜间平均低云量和变温等主要因子进行分析。
2.2 主要因子对预报误差的影响分析
2.2.1 风场对预报误差的影响分析。风场包括风向和风速。一般来讲，吹偏北风时，受北方冷空气影响，温度会随之降低；吹偏南风时，受南来暖湿空气的影响，气温会随之升高。同时，风速较大时，受气流混合影响，温度不至于降得太低。因此分别从风向和风速的角度分析其对温度的影响。
（1）风向对预报误差的影响分析。从图2可以看出，四季最低气温预报误差与8：00风向（风向采用16方位表述）有一定统计关系，在地面吹偏南风（风向在8附近时）的情况下，预报误差主体位于0线以上，预报结果偏高；在地面吹偏北风（风向在16和1附近时），预报误差主体位于0线以下，预报结果偏低；夏季整体预报误差较小，预报效果较好。
（2）风速对预报误差的影响分析。风速影响夜间的地面辐射降温，当空气流动明显时，热交换频繁地面温度趋于均匀，局地辐射降温影响小，因此风速越大，辐射降温影响越弱，地面最低气温可能越高。统计分析表明：夏季和秋季预报误差和地面风速相关性没有一定的统计规律，不予考虑。
春季和冬季预报误差与地面风速呈近似线性关系，风速大，负误差大，风速小，正误差大。春季地面风速小于4 m/s时，预报误差波动性较大，风速在3～4 m/s之间时，预报结果偏高；风速大于4 m/s时预报结果偏低。冬季，地面风速小于3 m/s时方程预报结果偏高；而风速大于3 m/s时预报结果则偏低，说明当地面风速小于3 m/s时，地面的辐射降温明显，最低气温较低，导致预报结果偏高；而风速大于3 m/s时，空气流动明显，地面最低气温较高，导致预报结果偏低。
2.2.2 云量对预报误差的影响分析。夜间低云对地面的辐射降温有很大影响，夜间有云时，云层像暖盖一样将地面辐射反射回地面使得地面不易散热，最低气温反而比晴天时高。四季云量对预报误差的影响略有不同（图3），将四季云量进行划分：春季、夏季和秋季少云1～5，多云6～10；冬季少云1～3，多云4～10，可以看出：四季在无云的情况下方程预报结果均偏高，少云时地面辐射降温明显，导致地面气温偏低；多云时，云将地面发射的长波辐射返回地表，使得地面气温偏高，导致预报结果偏低。 2.2.3 变温对预报误差的影响分析。朝阳地区位于北温带大陆性季风气候区，地形复杂，受北部蒙古高原的干燥冷空气东移侵入的影响，冷暖空气交替频繁，地面最低气温预报难度大。冷暖空气的交替可大概用夜间变温和白天变温表示，夜间变温用T8：00-前日T20：00表示，白天变温用T20：00-T8：00表示。统计最低气温预报误差与变温的关系可得：春季预报误差与白天变温、秋季预报误差与夜间变温、冬季预报误差与白天和夜间变温关系最为显著。
从图4可以看出，春季当白天925 hPa气温下降（T20：00-T8：00≤5）时，预报结果平均偏低1.02 ℃，当白天925 hPa气温明显上升（T20：00-T8：00>5）时，预报结果平均偏高0.98 ℃；夏季温度预报误差与变温关系不明显，不予考虑；秋季当夜间925 hPa气温明显下降（T20：00-T8：00<-8）时，预报结果偏低，平均偏低1.80 ℃；冬季当夜间925 hPa气温明显下降（T20：00-T8：00<-5）时，预报结果平均偏低2.18 ℃，当夜间925 hPa气温上升（T20：00-T8：00>-5）时，预报结果平均偏高了1.11 ℃；冬季当白天925 hPa气温下降（T20：00-T8：00<0）时，预报结果平均偏低0.94 ℃。
2.3 对原始回归方程的预报结果进行订正分析
分析表明，风向、风速、夜间平均低云量和变温对原始回归方程的预报结果均有一定的影响，定量化总结校正误差汇总如表2所示，在原始回归方程得到的预报结果基础上按表2进行订正，得到订正后的预报结果，将“订正后预报结果-实况”作为订正后误差，对订正后的误差进行分析。
订正后预报误差（图5）比订正前（图略）预报误差分布更集中，误差更小。春季，在订正前的预报误差图中有2个误差峰值，均位于-2～2 ℃范围之外，误差较大；在订正后的预报误差图中有1个主误差峰值，位于-2～2 ℃之内，相比订正前预报准确率提高了20个百分点。夏季订正后相比订正前误差更集中，预报效果更好，预报准确率提高了4个百分点。秋季，订正前预报误差分布比较分散，误差较大；订正后，预报误差峰值主体集中在准确范围内，预报准确率提高近20个百分点。冬季，订正前预报误差主峰值位于2 ℃附近，订正后预报误差峰值调整到0 ℃附近，预报结果稍好些，预报准确率提高了8个百分点，但仍然有部分超过-2～2 ℃范围的较大误差存在，因此冬季预报方法有待进一步的改进。
3 结论与讨论
（1）朝阳地区四季最低气温与925 hPa温度的相关性最显著。
（2）四季最低气温预报误差与8：00风向有一定统计关系，在地面偏南风的情况下，预报结果偏高；在地面偏北风时，预报结果偏低。春季和冬季预报误差与地面风速呈近似线性关系，风速大，负误差大，风速小，正误差大，夏季和秋季预报误差和地面风速相关性统计规律不明显。
（3）四季在无云的情况下回归方程预报结果均偏高，多云时预报结果偏低。
（4）变温对四季最低气温影响规律不同，但总体呈现正变温时，预报结果偏高，负变温时，预报结果偏低。
（5）在回归方程预报结果基础上进行订正后得到的预报误差较订正前更小，预报结果比较接近实际。春季、夏季和秋季的订正效果很好，可为以后预报提供参照；冬季由于冷空气活动频繁，订正后的预报误差仍较大。
4 参考文献
[1] 刘梅，濮梅娟，高萍，等.江苏省夏季最高温度定量预报方法[J].气象科技，2008，36（6）：728-733.
[2] 邓玮，吕广红，李忠福，等.850 hPa温度在天气预报中的释用[J].井冈山大学学报，2011，32（2）：58-62.
[3] 刘国忠，农孟松，黄翠银.逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究[J].广西气象，2006（1）：14-16.
[4] 李有宏，韦淑侠，王青川，等.青海省最高最低气温预报方法研究[J].气象，2003（7）：34-37.