【摘要】：選用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式輸出的氣象要素與5個道面站數(shù)據(jù)(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)溫度進(jìn)行統(tǒng)計分析,按不同起報時次(08、14和05時)分別建立三類逐步回歸統(tǒng)計模型預(yù)報未來24 h逐時道面溫度,選出最優(yōu)模型預(yù)報2013年11月至2014年3月道面溫度。結(jié)果表明:道面溫度與RUC輸出的2 m溫度、短波輻射顯著相關(guān),與長波輻射、濕度次相關(guān);有顯著氣象因子參與的回歸模型預(yù)報的道面溫度好于僅加入前一天對應(yīng)時刻道面溫度的回歸模型,預(yù)報準(zhǔn)確度可提高25%以上,誤差減少1℃以上;滾動篩選不同起報時次預(yù)報時段可將模型預(yù)報誤差控制在±3℃以內(nèi),且預(yù)報早高峰溫度好于晚高峰,白天好于夜間,晴天好于其他天氣類型。
[Abstract]:The meteorological elements from the 3 km resolution BJ-RUC mode from November 1, 2012 to March 30, 2013 and the temperature of 5 road surface stations (A1027, A1325, A1412, A1414, A1512) are statistically analyzed, and three stepwise regression models are set up respectively for the prediction of the future 24 h hourly road surface temperature according to the different reporting times (08,14 and 05), and the optimal model is selected. The road surface temperature from November 2013 to March 2014 is reported. The results show that the temperature of the channel surface is closely related to the 2 m temperature of the RUC output, the short wave radiation is significantly related, and the humidity is related to the long wave radiation, and the regression model predicted by the regression model with significant meteorological factors is better than the regression model that only joins the surface temperature of the previous day at the corresponding time, and the prediction accuracy can be raised. It is more than 25%, and the error is reduced by 1 degrees centigrade. The model prediction error can be controlled within + 3 centigrade, and the early peak temperature is better than the late peak, the day is better than the night, and the sunny day is better than other weather types.
【作者單位】： 北京市氣象服務(wù)中心;
【基金】：北京市科技計劃項目(Z151100002115040) 北京市自然科學(xué)基金項目(8174083)共同資助
【分類號】：P457.3;U418.41;U492.8

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本文編號：2154721