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[摘 要]以数值预报产品资料为基础，采用完全统计法研究青海省海北州乡镇精细化预报方法，从而探索出一种简单实用的预报方法，对进一步做好海北州乡镇预报具有重要的现实作用。
[关键词]基于数值预报产品资料；完全统计方法；乡镇精细化预报
中图分类号：P4 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0285-01
1、前言
由于海北地处高原，年降水日数较少，短期客观预报方法的研究更少，故，以数值预报产品资料为基础，采用完全统计法研究青海省海北州乡镇精细化预报方法，从而探索出一种简单实用的预报方法，对进一步做好海北州乡镇预报具有重要的现实作用。
2、海北乡镇气象预报研究资料
2.1 实况资料
选取14个区域自动站2009年11月至2010年12月的逐日气象资料（降水、风向风速、最高和最低气温、平均气温等）实况资料和海晏、祁连、门源、刚察、托勒、野牛沟六站10年的逐日地面气象观测A0资料。
2.2 数值资料
选取2009年11月～2010年12月中国气象局通过9210工程下发的欧洲数值预报产品实况场资料。
通过大量的相关计算，发现在25°N～50°N、80°E～110°E范围内相关性最好，因此选取该范围；所选欧洲数值预报产品的要素有高度、温度、相对湿度、地面气压、全风速以及计算得出的24小时变压和变温资料。
3、海北乡镇气象预报的具体方法
3.1 方法一
选取海北州海晏、祁连、门源、刚察四县站的的2009年1月1日到12月31日和2010年1月1日到12月31日的逐日最高气温、最低气温、风向、最大风速和日降水量，并选取对应时间的三角城、牧试站、金滩、托勒、甘子河等20个自动站的逐日最高气温、最低气温、风向、最大风速和日降水量进行分析，并根据地理特点相似、天气特点相近的原则，把20个乡镇划分在海晏区、祁连区、门源区、刚察区四个区，然后把海晏、祁连、门源、刚察四个主站资料与所在区的自动站资料分别进行对比分析，计算出相关关系和误差值，采用逐步回归方法按春、夏、秋、冬四季分别建立最高气温、最低气温和日降水乡镇预报方法，另外，由于自动站中只有夏季的降水量，所有建立降水预报方程时，只建立了5月到10月的降水方程，11月到次年4月采用地理特点相似、天气特点相近的原则，把20个乡镇划分在海晏区、祁连区、门源区、刚察区四个区，然后按海晏、祁连、门源、刚察的降水预报直接按区进行预报。
3.2 方法二
双重F检验是引入因子和剔除因子同时进行，即将因子一个个引入。引入因子ξk的条件是，该因子的方差贡献是显著的，同时，引入此新因子后，要对老因子逐个检验，将方差贡献变为不显著的因子剔除。采用双重F检验的原则，根据预报因子与预报量原始数据计算而得相关系数矩阵的变换来实现逐步精选因子，以保证质量较好的因子被选入，从而使方程达到最优。
假设有M个预报因子Xij，预报对象为Yj，i=1，......，N，j=1，......，M，N为样本数。由原数据求得的相关系数矩阵如下：
┌ r11 r12···r1y ┐
Rij =│ . . . . . . │
└ ry1 ry2···ryy ┘
每个因子的方差贡献为：
Vi（L）=R2iy/Rii n=1，2····N，i=1，2····M，L=1，2····
利用相关普查选出的预报因子进行逐步回归分析，最后给出一定显著性水平下各因子均为显著的回归方程中的各个回归系数，逐步回归分析（具体方法见《FORTRAN常用算法程序集》）中各回归系数的计算公式（略）
应用第一次和第二次相关普查选入的预报因子进行逐步回归分析，分别建立预报方程。在回归分析时，为了方程的稳定性，一般取3到8个预报因子。
对于预报因子的选取，由于欧洲数值预报产品的资料均采用格点值，资料量较大，所以第一次相关普查时采用的资料为所有格点的历史样本。根据相关系数的绝对值大小，选出冬夏两季节中能反映天气动力学、热力学和能量学意义的预报格点因子。因为因子的引入十分关键，我们用第一次相关普查选出的因子再通过动态变换组计算各类物理量的通量平流、整层湿度等组合因子，进行第二次相关普查选出相关系数绝对值最大的前30个因子，分别组成冬夏两季的初选因子表建立预报方程。
（1）数值预报方程的建立。根据设计思路应用相关普查选入的海晏、祁连、门源、刚察的最高气温、最低气温、风向、风速和日降水量作为因子进行逐步回归分析，分别建立春、夏、秋、冬三角城、牧试站、金滩等20站的降水、最高气温和最低气温预报方程。采用逐步回归分析方案，在因子引进时，显著性水平a取为0.001，分别建立春、夏、秋、冬日降水、最高气温和最低气温预报方程，并根据此方程进行降水和气温拟合预报，夏季5到10月对照降水拟合预报值与实际降水量，统计出拟合准确率最高时的降水临界值作为小雨、中雨和大雨预报的最小临界值，并根据临界值判断是否出现降水，而冬季11月到4月用地理特点相似、天气特点相近的原则，把20个乡镇划分在海晏区、祁连区、门源区、刚察区四个区，然后按祁连、刚察、门源、海晏的降水预报直接按区进行预报。
（2）查询数据库的建立。海北州乡镇天气预报系统中数据库包括“常规自动站数据库和乡镇自动站数据库”两个部分，其中常规自动站数据库包括海晏、祁连、门源、刚察、托勒和野牛沟以及全省50个自动站的气象资料，乡镇自动站数据库包括三角城、牧试站等气象数据库，数据库名均以本文方式存放，数据库中内容包括年、月、日、02时气温、08时气温、14时气温、20时气温、最高气温、最低气温、平均气温、降水量和最大风速等气象资料。常规自动站数据库中资料从2000年1月1日开始，乡镇自动站数据库中资料从2009年1月1日开始，9999代表缺资料。
数据库最终实现：常规自动站和乡镇自动站气象资料查询、简单统计方便、容易分析掌握，操作简捷；可在一个系统里查看大量的资料，减轻预报人员的工作负担，提高了预报效能。
4、结论
4.1建立了常规自动站数据库和乡镇自动站数据库逐日查询数据库，预报人员可以随时查询任意年月日的最高气温、最低气温、平均气温、降水和最大风速等气象资料，同时可统计任意时段的降水量、最高气温和最低气温。
4.2利用海晏、祁连、门源、刚察四个主要气象站资料与各自动站资料进行对比分析，并进行区域划分，将各乡镇自动站的降水、最高气温、最低气温进行相关分析，按海晏、祁连、门源、刚察的预报结果按春、夏、秋、冬分别建立了乡镇最高、最低气温、风向风速、降水要素的乡镇预报方程。只要预报出海晏、祁连、门源、刚察四站的预报结果，系统可自动生成各乡镇的预报结果。
4.3建立了一套比较完善的海北乡镇预报服务系统。系统具有以下主要功能：（a）界面简洁直观、使用方便快捷，易于操作；（b）内容丰富，可在一个系统里查看大量的资料，减轻了预报服务人员的工作负担，提高了预报效能；（c）根据气象信息的特殊要求，及时提供海北州乡镇气象信息和预报产品。
参考文献
[1] 朱乾根等.天气学原理和方法第四版.气象出版社.2007年7月出版.
[2] 张杰等.中小尺度天气学.气象出版社.2006年2月出版.
[3] 寿绍文等.天气学分析.气象出版社.2002年10月出版.
[4] 吕美仲等.动力气象学.气象出版社.2004年7月出版.
[5] 魏鳳英，曹鸿兴.长期预测的数学模型及其应用.气象出版社.1990.
[关键词]基于数值预报产品资料；完全统计方法；乡镇精细化预报
中图分类号：P4 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0285-01
1、前言
由于海北地处高原，年降水日数较少，短期客观预报方法的研究更少，故，以数值预报产品资料为基础，采用完全统计法研究青海省海北州乡镇精细化预报方法，从而探索出一种简单实用的预报方法，对进一步做好海北州乡镇预报具有重要的现实作用。
2、海北乡镇气象预报研究资料
2.1 实况资料
选取14个区域自动站2009年11月至2010年12月的逐日气象资料（降水、风向风速、最高和最低气温、平均气温等）实况资料和海晏、祁连、门源、刚察、托勒、野牛沟六站10年的逐日地面气象观测A0资料。
2.2 数值资料
选取2009年11月～2010年12月中国气象局通过9210工程下发的欧洲数值预报产品实况场资料。
通过大量的相关计算，发现在25°N～50°N、80°E～110°E范围内相关性最好，因此选取该范围；所选欧洲数值预报产品的要素有高度、温度、相对湿度、地面气压、全风速以及计算得出的24小时变压和变温资料。
3、海北乡镇气象预报的具体方法
3.1 方法一
选取海北州海晏、祁连、门源、刚察四县站的的2009年1月1日到12月31日和2010年1月1日到12月31日的逐日最高气温、最低气温、风向、最大风速和日降水量，并选取对应时间的三角城、牧试站、金滩、托勒、甘子河等20个自动站的逐日最高气温、最低气温、风向、最大风速和日降水量进行分析，并根据地理特点相似、天气特点相近的原则，把20个乡镇划分在海晏区、祁连区、门源区、刚察区四个区，然后把海晏、祁连、门源、刚察四个主站资料与所在区的自动站资料分别进行对比分析，计算出相关关系和误差值，采用逐步回归方法按春、夏、秋、冬四季分别建立最高气温、最低气温和日降水乡镇预报方法，另外，由于自动站中只有夏季的降水量，所有建立降水预报方程时，只建立了5月到10月的降水方程，11月到次年4月采用地理特点相似、天气特点相近的原则，把20个乡镇划分在海晏区、祁连区、门源区、刚察区四个区，然后按海晏、祁连、门源、刚察的降水预报直接按区进行预报。
3.2 方法二
双重F检验是引入因子和剔除因子同时进行，即将因子一个个引入。引入因子ξk的条件是，该因子的方差贡献是显著的，同时，引入此新因子后，要对老因子逐个检验，将方差贡献变为不显著的因子剔除。采用双重F检验的原则，根据预报因子与预报量原始数据计算而得相关系数矩阵的变换来实现逐步精选因子，以保证质量较好的因子被选入，从而使方程达到最优。
假设有M个预报因子Xij，预报对象为Yj，i=1，......，N，j=1，......，M，N为样本数。由原数据求得的相关系数矩阵如下：
┌ r11 r12···r1y ┐
Rij =│ . . . . . . │
└ ry1 ry2···ryy ┘
每个因子的方差贡献为：
Vi（L）=R2iy/Rii n=1，2····N，i=1，2····M，L=1，2····
利用相关普查选出的预报因子进行逐步回归分析，最后给出一定显著性水平下各因子均为显著的回归方程中的各个回归系数，逐步回归分析（具体方法见《FORTRAN常用算法程序集》）中各回归系数的计算公式（略）
应用第一次和第二次相关普查选入的预报因子进行逐步回归分析，分别建立预报方程。在回归分析时，为了方程的稳定性，一般取3到8个预报因子。
对于预报因子的选取，由于欧洲数值预报产品的资料均采用格点值，资料量较大，所以第一次相关普查时采用的资料为所有格点的历史样本。根据相关系数的绝对值大小，选出冬夏两季节中能反映天气动力学、热力学和能量学意义的预报格点因子。因为因子的引入十分关键，我们用第一次相关普查选出的因子再通过动态变换组计算各类物理量的通量平流、整层湿度等组合因子，进行第二次相关普查选出相关系数绝对值最大的前30个因子，分别组成冬夏两季的初选因子表建立预报方程。
（1）数值预报方程的建立。根据设计思路应用相关普查选入的海晏、祁连、门源、刚察的最高气温、最低气温、风向、风速和日降水量作为因子进行逐步回归分析，分别建立春、夏、秋、冬三角城、牧试站、金滩等20站的降水、最高气温和最低气温预报方程。采用逐步回归分析方案，在因子引进时，显著性水平a取为0.001，分别建立春、夏、秋、冬日降水、最高气温和最低气温预报方程，并根据此方程进行降水和气温拟合预报，夏季5到10月对照降水拟合预报值与实际降水量，统计出拟合准确率最高时的降水临界值作为小雨、中雨和大雨预报的最小临界值，并根据临界值判断是否出现降水，而冬季11月到4月用地理特点相似、天气特点相近的原则，把20个乡镇划分在海晏区、祁连区、门源区、刚察区四个区，然后按祁连、刚察、门源、海晏的降水预报直接按区进行预报。
（2）查询数据库的建立。海北州乡镇天气预报系统中数据库包括“常规自动站数据库和乡镇自动站数据库”两个部分，其中常规自动站数据库包括海晏、祁连、门源、刚察、托勒和野牛沟以及全省50个自动站的气象资料，乡镇自动站数据库包括三角城、牧试站等气象数据库，数据库名均以本文方式存放，数据库中内容包括年、月、日、02时气温、08时气温、14时气温、20时气温、最高气温、最低气温、平均气温、降水量和最大风速等气象资料。常规自动站数据库中资料从2000年1月1日开始，乡镇自动站数据库中资料从2009年1月1日开始，9999代表缺资料。
数据库最终实现：常规自动站和乡镇自动站气象资料查询、简单统计方便、容易分析掌握，操作简捷；可在一个系统里查看大量的资料，减轻预报人员的工作负担，提高了预报效能。
4、结论
4.1建立了常规自动站数据库和乡镇自动站数据库逐日查询数据库，预报人员可以随时查询任意年月日的最高气温、最低气温、平均气温、降水和最大风速等气象资料，同时可统计任意时段的降水量、最高气温和最低气温。
4.2利用海晏、祁连、门源、刚察四个主要气象站资料与各自动站资料进行对比分析，并进行区域划分，将各乡镇自动站的降水、最高气温、最低气温进行相关分析，按海晏、祁连、门源、刚察的预报结果按春、夏、秋、冬分别建立了乡镇最高、最低气温、风向风速、降水要素的乡镇预报方程。只要预报出海晏、祁连、门源、刚察四站的预报结果，系统可自动生成各乡镇的预报结果。
4.3建立了一套比较完善的海北乡镇预报服务系统。系统具有以下主要功能：（a）界面简洁直观、使用方便快捷，易于操作；（b）内容丰富，可在一个系统里查看大量的资料，减轻了预报服务人员的工作负担，提高了预报效能；（c）根据气象信息的特殊要求，及时提供海北州乡镇气象信息和预报产品。
参考文献
[1] 朱乾根等.天气学原理和方法第四版.气象出版社.2007年7月出版.
[2] 张杰等.中小尺度天气学.气象出版社.2006年2月出版.
[3] 寿绍文等.天气学分析.气象出版社.2002年10月出版.
[4] 吕美仲等.动力气象学.气象出版社.2004年7月出版.
[5] 魏鳳英，曹鸿兴.长期预测的数学模型及其应用.气象出版社.1990.