数据驱动的万州区气温预报误差预测研究.pdf

摘要

摘要

气温预报的准确性对农业种植、农业气象灾害提出科学的决策非常重要，目前最

完善的预测理论是天气预报理论，无数学者对提高预报的准确率展开研究，但数值预

报中设计的数学方程只是求得近似值，我们对于大气运动的规律尚未全知。本研究通

过总结气象预报的误差订正技术，采用数理统计方法对历史气温资料进行后处理研究，

归纳其变化规律和响应特征，从而对总体进行推断和预测。订正技术在不同的区域呈

现不同的效果，三峡水库万州段作为三峡库区的重要组成部分，根据大气互相影响的

原理，水库作为可以人工调控的非自然放置的巨大水体，是能对气象进行影响的。

本研究思考以是否水库这种人工湖泊会对预报的准确率产生影响为出发点开展

研究，基于2021年10月15日至2023年10月15日的万州区气温预报与实测气温数

据、三峡水库万州段水位每日两次测量数据，探讨巨型水体对区域气温预报的影响，

预报准确率和预报误差的相关问题。通过数据统计分析发现了三峡水库万州段在蓄水、

放水的时期中会影响当地气温预报的准确率，使得日最高气温预报准确率降低了

7.17%，日最低气温预报准确率降低了3.31%。通过分析气温误差的来源和影响因素，

在误差机理分析的基础上，介绍了不同的校正方法。以两个时间段的水位数据作为预

测响应，预报误差作为输入和输出，进行了传统气温订正方法和机器学习模型订正方

法的对比实验，挖掘出水位变化与预报误差之间潜在的非线性关系，建立非线性自回

归外部输入（NARX）神经网络算法对温度预报误差进行预测。进一步建立了误差预测

算法，对万州气温预报进行二次修正工作来提高预报的准确性和精度。得到的订正模

型使气温预报准确率平均提高了1.7%。并研制出气温预报误差订正系统，实现了气

温预报修正的自动化，为区域气温修正工作提供了引入水体预测响应的新思路。

本论文开展了万州区气温预报误差订正算法和基于web框架的气温预报误差订

正系统的研究。利用数据分析探索了三峡水库水位变化对气温预报的影响，将均方误

差和R方系数与气温预测准确率结合客观评价了气温订正效果，建立了具有外部水位

数据输入的NARX（NonlinearAuto-RegressivemodelwithExogenous）模型进行

预报误差预测，基于预测模型建立的订正算法嵌入在农业气温误差订正系统中，提高

了为农服务的气温预报精度，能够为气象预报领域提供数据分析后的理论和实践依据。

关键词：三峡水库水位；外源输入非线性自回归模型；误差订正；气温预报

I

Abstract

Abstract

Theaccuracyoftemperatureforecastisveryimportantforscientific

decision-makingofagriculturalplantingandagriculturalmeteorological

disasters.Atpresent,themostperfectforecasttheoryistheweather

forecasttheory,andcountlessscholarshavestudiedtoimprovetheaccuracy

offorecast.However,themathematicalequationdesignedinnumerical

forecastonlyobtainstheapproximatevalue,andwedonotknowthelawof

atmosphericmovement.Bysummarizingtheerrorcorrectiontechnologyof

meteorologicalforecast,thisstudyusesmathematicalstatisticsmethodto

conductpost-processingresearchonhistoricaltemperaturedata,and

summarizesitschangelaw