【摘 要】
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全国各地都非常重视气象服务工作,在日常天气预报的基础上,针对公众的需要,还要做进一步的气象专题研究与服务,提高服务质量.我们的常规天气预报中有最高最低气温预报,没有平
【机 构】
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陕西省气象局气象科技服务中心,西安,710015
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全国各地都非常重视气象服务工作,在日常天气预报的基础上,针对公众的需要,还要做进一步的气象专题研究与服务,提高服务质量.我们的常规天气预报中有最高最低气温预报,没有平均气温预报,但因专业用户的需求,科技服务中心的预报服务每天需作西安的平均气温预报.由于气温是最基本最重要的预报对象,也是很多生活气象指数的预报因子.如果平均气温报错,各种指数的预报也将出错,比如供暖指数预报就存在这个问题这里选择自变量时,必须选择在日常天气预报中已有的气象要素,一般日常天气预报中的气象要素有天气状况:比如晴、多云、阴天、或小雨、中雨、大雨等.气温:有最高气温、最低气温.风力:有各种级别.也就是说要用未来天气预报中已有的气象要素,预报未来的日平均气温.现在用日常天气预报中的气象要素与平均气温预报误差d做相关分析.首先对逐日总云量、低云量、日照时数、微量降水、小雨、中雨及中雨以上的降水分别对通过日最高气温和最低气温计算的日平均气温与通过每天24次逐时气温计算的平均气温的差值d做相关分析.这里首先考虑各种天气类型对平均气温预报误差的影响.分晴天、多云、阴天、雨雪天,晴天、多云、阴天可用总云量、低云量定量表示,日照时数也可间接地表示晴天、多云、阴天.考虑到各等级雨量对平均气温预报误差影响的不同,将降水量又分为微量降水、小雨、中雨及中雨以上的降水.又考虑到季节变化,用日最高气温、日最低气温分别与差值d做相关分析.也通过日较差(即日最高气温与日最低气温的差值)与差值d相关分析.通过多种组合因子反复进行相关分析,结果表明:日较差与差值d有较好的相关,尤其是冬半年的相关更为明显.通过分析,使用订正过的计算方法,计算出的平均气温更为精确.
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