【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种复杂地形下三维协同订正的多模式集成气温预测方法，属于气温预测。
技术介绍
1、贵州省预报质量在全国处于平均水平以下，为更好地服务社会和公众，本课题将针对贵州气温预报这一问题，展开研究。
2、此外，气温预报不但是天气预报服务中的重点，也是云贵高原复杂地形地区研究的难点。
3、贵州地处青藏高原至我国东部丘陵过渡斜坡地带，全省地势海拔高低悬殊，立体气候明显，因此数值预报模式很难准确预报当地的天气状况。另一方面，在当前天气预报服务中，数值预报的释用多数只考虑水平二维空间上的一致，忽略了垂直空间上的差异，特别是对地形高度相关性较强的温度要素，引起的误差更加显著，从而使预报难度增大，准确率偏低，影响了人民群众的日常生活及政府决策。如：夏季高温常对我省的干旱、森林火灾、农事和旅游业等有极大的影响；冬季低温雨雪对交通畅行、道路结冰、农业等部门产生极为重要等等。如能对气温进行较准确预报、预警，将为我省防灾减灾做出极大贡献。
4、现行气象业务中，虽各模式的气温预报在我省相对于我国东部平原地区均表现较差，但这并不意味改进和提升我省气温预报没有可能。一方面，贵州地形复杂，站点分布不均，空间垂直差异大，又因数值模式网格点高度与观测站点海拔不一致，以往采用的二维插值处理后的订正容易造成较大预报误差，因此建立垂直与水平方向相结合的空间插值方案，确保三维空间一致性，以此可改进各模式的气温预报效果。此外，在采用三维空间订正的同时，可利用我省稠密自动气象站观测资料，分类研究不同复杂地形条件下的气温变化规律，进一
5、目前国内、外研究进展如下：
6、国内、外学者对于气温预报应用和订正研究很多，但针对贵州复杂地形条件下进行的研究和应用甚少。因此，本研究重点在复杂地形条件下利用多模式集成融合手段，针对三维空间一致协同插值订正对气温预报进行研究和探讨，以期提高预报准确率，更好服务于地方气象。
7、1)地形影响下的气温预报研究进展
8、尽管数值天气预报经历了近百年的历程，取得巨大发展，但跟实况天气仍然存在一定误差。特别是时、空精度要求越高，地形越复杂，这一差异更加明显。除了预报模式及初始场外，地形对天气系统的预报同样有着极为重要影响，不但能改变要素预报，对大气环流形势也会造成显著影响。虽在模式预报中也考虑地形因素，但它经过了平滑处理，与实际地形存在着差异，因此会对模式预报效果造成影响。
9、业务应用中，为提高预报准确率，通常会对要素预报进行后处理客观订正。当前，关于改善模式预报效果的研究较多。诸如统计降尺度、递减平均法、多模式集成及人工神经网络技术在要素预报中的应用，均取得了较好的效果。但这些方法仅考虑了预报与观测资料在水平二维空间上的一致性，却忽略了垂直空间上的差异，特别是与地形高度具有强相关性的预报变量，忽视垂直空间上的变化将会造成较大的误差。文献“lemone.m.a.,k.i.ikeda,r.l.grossman,et al.horizontal variability of 2-m temperature atnight during cases-97[j].j.atmos.sci,2003,60(20):2431-2449”研究表明，在堪萨州的中部平原地区，夜间地面气温与地形高度有显著的关系。文献“lussana c.,uboldif.and salvati m.r.a spatial consistency test for surface observationsfrommeso-scale meteorological networks.quarterly journal of the royalmeteorological society,2010,136:1075-1088”中在检验模式预报2m气温时考虑模式地形高度与实际地形高度的区别，将预报点的地形进行分类，如：平原、高原、谷地等，结果表明，复杂地形区域的气温误差是最大的，而地形高度差较小的平原地区误差则比较小。文献“sun r,zhang b.topographic effects on spatial pattern of surface airtemperature in complex mountain environment[j].environmental earth sciences,2016,75(7):621-628”中将经纬度、地形高度等因素建立回归模型拟合大庆山地区的气温，并将其结果和co-kriging插值结果比较，结果表明考虑地形因素的模型反映了较小尺度气温变化特征，与实际观测的温度值更加接近。
10、可见，地形对模式预报的影响非常重要。特别贵州区域地形复杂，站点分布不均，海拔高度从几十米到几千米不等，与地形相关性强的预报变量空间上存在明显差异，特别在温度预报检验中将引起较严重的评估误导问题。通常多数人认为在垂直方向上统一按垂直递减律(0.6℃/100m)计算则可，实际上预报空间的垂直递减律受地形影响差异较大，如采用统一的垂直递减律进行订证将严重影响结果。赵滨等人利用三维插值方法将2m温度的预报和观测统一到相同的空间内进行检验，有效地提高了2m气温的订正效果，通过青藏高原复杂地形地区不同分辨率条件下的分析发现，三维插值方法在高分辨率条件下，依然存在明显的改进趋势。
11、2)多模式集成预报研究进展
12、实际业务应用表明，无论是预报员还是预报用户工作中通常会同时参考多个预报模式，因每个模式都有着自身的优点，不同模式对不同区域、不同预报时效都有着不同的预报性能。如全球预报模式均表现为对大尺度天气系统预报较为稳定，但对突发性或局地性的天气事件预报能力往往不足；而区域高分辨率模式却表现为对中小尺度、局地性的预报性能较强，但对大尺度天气系统的预报预测不及全球预报模式稳定。特别是近年来，机器学习的应用更是有效地对数据中的典型特征及性能进行了挖掘。
13、如何尽可能保持不同模式预报的优势而减小预报误差，多模式集成方法的提出很好地解决了这一问题，随着超级集合预报方法的出现，进一步优化算法减小模式预报误差。近年来，基于多模式集合融合的技术较多，也取得了不小的成就。文献“智协飞,王姝苏,周红梅,等.我国地面降水的分级回归统计降尺度预报研究[j].大气科学学报,2016,39(3):329-338”基于tigge资料中ecmwf、jma、ncep和ukmo四个预报模式，对北半球中纬度地区24-168h预报的地面气温进行超级集合试验，结果表明采用滑动训练期的超级集合预报明显改进了预报误差，其预报效果较最优的单个预报中心效果更为突出。文献“李倩,本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种复杂地形下三维协同订正的多模式集成气温预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂地形下三维协同订正的多模式集成气温预测方法，其特征在于：步骤1中的具体实现方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种复杂地形下三维协同订正的多模式集成气温预测方法，其特征在于：步骤2中具体实现方法采用基于机器学习XGBoost方法的集成，XGBoost算法公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种复杂地形下三维协同订正的多模式集成气温预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂地形下三维协同订正的多模式集成气温预测方法，其特征在于：步骤1中的具体实现方...
【专利技术属性】
技术研发人员：李刚，杨秀庄，罗亚楠，李彦霖，王彪，杨群，姚浪，汤天然，
申请(专利权)人：贵州省气象台贵州省气象决策服务中心，
类型：发明
国别省市：
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