香港地区加权平均温度特征分析
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中国气象局项目(DJZD20081001);南京信息工程大学科研基金(S8108232001,S8109008001)


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    摘要:

    利用香港Kings Park探空站(站号45004)2003—2009年探空资料回归了大气加权平均温度Tm、地面温度Ts、气压es和水汽压Ps的线性公式.通过比较分析发现TmTs单因素回归结果和TmTs、es、Ps多因素回归结果没有显著差异,但基于本地化探空数据的回归公式精度比Bevis公式高;增加样本数回归分析并不能显著提高公式精度,采用最近一月探空数据回归公式即可很好地由Ts拟合下年Tm,拟合均方根误差(FRMS)为1946 K;用2003年数据回归出的经验公式Tm=11329+05 863Ts去拟合2004—2009年的数据,拟合均方根误差〖JP2〗基本没有差异,因此某地TmTs经验公式一次回归可长期使用.通过对全国83个国际交换站2009年探空数据回归得出我国大陆地区最新TmTs经验公式为Tm=〖JP〗53244+0783Ts,该一般公式拟合均方根误差与本站数据回归剩余均方根误差(RRMS)相当,可代替本地公式广泛使用.

    Abstract:

    We made linear regression to get the empirical formula of Tm and Ts,es,Ps using HongKong Kings Park sounding station(number 45004) data from 2003 to 2009,in which Tm means weighted atmospheric mean temperature,Ts means surface temperature,es means surface water vapor pressure and Ps means surface atmospheric pressure.It concludes that there is no significant difference between onefactor and multifactor regression results,but the precision of regression formula based on local sounding data is higher than that of Bevis formula;the precision of regression formula can’t be significantly increased by annually adding sample numbers.It is sufficient to forecast Tm by Ts using sounding data of last month and the fitting root mean square is 2031 K.Fitting root mean square (FRMS) changes little when using TmTs model (Tm=11329+0586 3Ts) based on data of year 2003 to compute data from 2004 to 2009,so once the TmTsmodel is set up,it can be used for long time.The TmTs model (Tm=53244+0783Ts) is set up using 83 exchanging sounding stations data of year 2009,which can be used to compute Tm of five stations from different climatic regions.It can be seen that the precision is almost the same with that computed using local data,so the TmTs model (Tm=53244+0783Ts) can be used widely in China.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王晓英 宋连春 戴仔强 曹云昌.香港地区加权平均温度特征分析[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2011,(1):47-52
WANG Xiaoying, SONG Lianchun, DAI Ziqiang, CAO Yunchang.[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2011,(1):47-52

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  • 收稿日期:2010-06-21
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