广东省冬季逐日最低气温的预报方法

为了能结合数值预报产品做好广东省逐日最低气温的预报,利用1998~2007年冬季（11月~次年2月）美国NCEP/NCAR再分析资料和常规气象观测资料,选取20°~27.5°N,107.5°~117.5°E区域内的海平面气压、850 hPa温度、850 hPa相对湿度、850 hPa纬向风（u）、850 hPa经向风分量（v）和500hPa位势高度等6个要素作为预报因子,以韶关、梅州、广州、阳江、汕头等5个站分别作为广东5个部分的代表站,采用能选取＂最优＂因子的逐步回归方法建立5个代表站的11月~次年2月逐日的最低气温预报方程,并对预报方程进行检验。结果表明：采用逐步回归预报方法建立的广东省5个代表站的逐日最低气温预报方程具有一定的预报能力,但也存在预报结果比实况偏低的不足。

集成预报在巴彦淖尔市气温预报中的应用

本文针对欧洲模式（Ec）、中国模式（T639）、德国天气在线、美国天气、中国天气、中央气象台指导预报六个模式预报中的日最高气温和最低气温预报值，使用LINEST函数做多元回归分析，得出六家模式的集成预报结果，结果表明：集成预报比六家模式的预报准确率都高；同时，建立本地化订正方法，将原六家模式最高最低气温预报值进行订正后再集成，结果表明：订正后的集成预报比直接集成预报准确率又提高了0～4％，说明订正方法的使用对提高最高、最低气温预报准确率有一定的效果；另外，通过对各家模式预报结果和集成预报结果的检验分析，不仅为预报员择优使用数值预报产品提供参考依据，也为研究数值预报产品释用提供一定的参考方法。