1. 引言
翁源县位于广东省中北部，其西南部与中部为海拔100至200米的平原地带，属南岭山脉。东部和北部以丘陵地形为主，南部坐落着全县最高峰青云山，海拔1246米。目前，韶关市尚未建立针对典型粤北岭南山区乡镇的温度预报指导方法[1]。鉴于其以丘陵为主的地形导致各乡镇温差显著，且翁源国家基本站温度与乡镇温度存在相关性，本研究拟运用相关分析等统计方法，构建翁源县乡镇温度预报方法，以提升日最高、最低气温精细化预报准确度[2]。乡镇温度预报主要有两种途径：其一为数值模式预报，通过提升时空分辨率实现。预报员常用该方法，因过度依赖数值模式，未能充分考虑翁源地形地貌及空间因子，缺乏局地气候特征统计分析和主观订正，导致预报精度难以满足精细化需求[3]。
2. 资料来源
翁源县境内布设1个国家基本站、67个区域自动气象站。本研究选取翁源县8个乡镇的典型地面观测站数据，用于分析各乡镇日最高气温和最低气温变化特征。基于翁源国家基本站及8个乡镇自动气象站数据，分别开展线性回归分析，构建温度预报方程，并据此推算各乡镇温度预测值。同时，统计翁源国家基本站与区域自动站之间的温度差异，以进一步验证和确定乡镇预报结果[4]。
3. 研究方法
3.1. 温度预报方程
本文选取翁源县的8个乡镇与翁源国家基本站近5年连续日最高、最低温度极值实况资料进行相关分析[5]，分别建立翁源国家基本站最高温度、最低温度(自变量X)与8个区域自动观测站点(因变量Y)的线性回归方程。本文仅列举坝仔镇自动站与翁源国家基本站进行线性回归计算得到的温度相关方程为(如下例)：
Y坝仔镇最高温度 = 0.93X最高气温 + 0.004 (1)
Y坝仔镇最低气温 = 0.919X最低气温 + 0.014 (2)
式中：Y坝仔镇最高气温表示编号坝仔镇自动站点最高气温，其他站点以此类推；X最高气温表示翁源国家基本站最高气温，其他站点以此类推，得到8个区域自动站与翁源国家基本站日温度极值的相关系数，见表1：
Table 1. Correlation coefficient of temperature extreme values between Wengyuan station and regional automatic stations
表1. 翁源站与区域自动站温度极值相关系数
站名 |
最高温度相关系数 |
最低温度相关系数 |
翁源国家基本站 |
1 |
1 |
坝仔镇 |
0.984 |
0.983 |
官渡镇 |
0.992 |
0.991 |
江尾镇 |
0.992 |
0.988 |
龙仙镇 |
0.971 |
0.991 |
周陂镇 |
0.990 |
0.993 |
新江镇 |
0.983 |
0.993 |
翁城镇 |
0.990 |
0.947 |
铁龙镇 |
0.976 |
0.939 |
表1显示，翁源国家基本站的日最高、最低气温与各乡镇区域自动站气温呈显著相关，相关系数普遍高于0.99，论证了通过建立线性回归方程、基于翁源国家基本站气温预测各乡镇气温的可行性。广东省气象台利用各家数值预报产品与AI模型对比分析，并结合气候背景、地形影响及天气形势研判所得温度预报结果，其准确率显著优于各主流数值预报产品[6]。因此，相较于精细化网格预报EC模式的插值产品，本研究提出的预报方法核心优势在于：既能有效校正翁源特殊地理地貌及气候特征引发的预报偏差，又可充分发挥预报员的主观订正能力[7]。
3.2. 区域自动站与翁源国家基本站温度差值分析
本研究为减小预报误差，故将翁源国家基本站与8个区域自动站的温度差值进行统计：
ΔX最高气温 = Xi最高气温 − X最高气温 (3)
ΔX最高气温 = Xi最低气温 − X最低气温 (4)
式中：ΔX最高气温为日最高气温差值；Xi最高气温代表区域自动站日最高温度，i = 1，…，8；X最高气温为翁源国家基本站日最高温度。将得出的温度差值分为<−4、−4~−3、−3~−2、−2~−1、−1~0、0~1、1~2、2~3、3~4、≥4共10个区间，日最低气温差值分析采取相同方法。通过差值法统计出日最高、最低温度差值处于不同区间的个数及比例，得到图1、图2。
从图1可以发现，所有区域自动站与翁源国家基本站的日最高温度差值所占比例均呈标准的正态分布，所有乡镇的日最高气温差值主要集中在−1℃~2℃区间，其中0℃~1℃区间占比最高；极端值(<−4℃或≥4℃)在所有乡镇中占比较小。坝仔镇集中在0℃~1℃区间(34.76%)，极端值占比最少；官渡镇和江尾镇主要分布在1℃~2℃区间，占比最高(36.62%和38.92%)，表现出相对温暖的特征；龙仙镇<−4℃区间占比最高(0.93%)，显示出较大的温度波动；铁龙镇最高气温差值占比最高(<−4℃占2.9%，≥4℃占1.86%)；新江镇在2℃~3℃区间占比高达20.8%，是8个镇中最高的；周陂镇在2℃~3℃区间占比也较高(17.13%)，表现出较强的升温趋势。以此类推，得到8个区域自动站的最高温度预报结论：坝仔镇、官渡镇、江尾镇、翁城镇预报与翁源国家基本站一致，龙仙镇、新江镇、铁龙镇最高温度比翁源国家基本站低1℃~2℃。
Figure 1. Percentage of maximum temperature difference between regional automatic station and Wengyuan national basic station
图1. 区域自动站与翁源国家基本站最高温度差值百分比
Figure 2. Percentage of minimum temperature difference between regional automatic station and Wengyuan national basic station
图2. 区域自动站与翁源国家基本站最低温度差值百分比
如图2所示，最低温度与最高温度的分布特征基本一致，均呈正态分布，但最低温度分布较最高温度更为离散，表明低温预报难度高于高温。对翁源县各镇极端低温分布特征的分析表明：坝仔镇在<−4℃区间出现频率最高(5.97%)，为极端低温频发区，结合坝仔镇多为高寒山区，各站点气温均低于翁源国家基本站最低气温；铁龙镇(3.72%)与翁城镇(2.41%)次之；官渡镇和周陂镇极端低温出现概率最低(<0.5%)。龙仙镇主要集中于−3℃~−1℃区间(75.87%)，温度偏低且集中；官渡镇和周陂镇主要集中于0℃~1℃区间(占比分别为53.09%和58.13%)，温度最为稳定；新江镇在0℃~2℃区间占比最高(79.2%)，温度分布最为理想。基于上述分析，进一步得出8个区域自动站的最低温度预报特征：翁城镇与铁龙镇温度分布离散程度最高，在多个温度区间均呈现显著占比，表明该两地温度变幅最大；翁城镇在≥4℃区间出现频率为4%，属高温频发区；铁龙镇在1℃~3℃区间占比达25.56%，温度变化特征显著[8]。
4. 检验
利用2025年1~6月翁源国家基本站与区域自动站日温度极值对上述乡镇温度预报方法进行检验。检验采用理想化方式，即利用翁源国家基本站(59094)温度实况作为X值代入回归方程得到乡镇温度预报值，预报值保留小数位[1]。以坝仔镇最低气温为例，检验方程为：
Y坝仔镇最低温度 = 0.919X最低气温 + 0.014 (5)
ΔY坝仔镇 = Y坝仔镇最低气温 − Tmin坝仔镇 (6)
式中：X最低气温为翁源国家基本站日最低温度实况；Y坝仔镇最低气温为坝仔镇低温预报值；Tmin坝仔镇为坝仔镇低温实况；ΔY坝仔镇为预报误差。利用温度差值法也可以确定乡镇温度预报值，计算出表2预报误差。为了提高乡镇温度预报准确率，减小预报误差，对上述两种方法分别统计预报误差绝对值在1℃和2℃以内的比例。
Table 2. Comparison of forecast accuracy of minimum temperature
表2. 最低气温预报准确率对比分析
乡镇 |
温差 < 1℃的比例/(%) |
温差 < 2℃的比例/(%) |
回归方程法 |
差值预报法 |
回归方程法 |
差值预报法 |
坝仔镇 |
81.22 |
71.96 |
100 |
91.68 |
官渡镇 |
61.88 |
78.53 |
98.9 |
93.76 |
江尾镇 |
69.61 |
74.32 |
95.03 |
93.70 |
龙仙镇 |
91.16 |
74.21 |
98.9 |
93.98 |
周陂镇 |
67.45 |
83.90 |
97.79 |
96.11 |
新江镇 |
82.32 |
72.62 |
100 |
94.47 |
翁城镇 |
68.62 |
67.03 |
92.82 |
87.13 |
铁龙镇 |
75.69 |
55.42 |
96.13 |
80.94 |
Figure 3. Difference in forecast accuracy for minimum temperature difference < 1˚C
图3. 最低气温温差 < 1℃预报准确率差异
Figure 4. Comparison of forecast accuracy for minimum temperature difference < 2˚C
图4. 最低气温温差 < 2℃预报准确率对比
整体准确率方面：温差 < 1℃时，回归方程法(74.74%)略优于差值预报法(72.25%)，其中坝仔镇、龙仙镇、新江镇、翁城镇、铁龙镇表现优异；差值预报法有事较好的乡镇是官渡镇、江尾镇、周陂镇。温差 < 2℃时，回归方程法(97.45%)明显优于差值预报法(91.47%)，准确率普遍在92%以上，最高达100% (坝仔镇、新江镇)，差值预报法表现略差；方法稳定性方面：回归方程法在温差 < 2℃条件下表现最为稳定(标准差仅2.57)；差值预报法在温差 < 1℃条件下稳定性较好(标准差8.40)。随着温差阈值放宽，回归方程法的稳定性显著提升，详见图3、图4。
5. 结论
(1) 翁源国家基本气象站逐日最高、最低气温数据与区域自动气象站气温数据均呈现高度显著相关性，绝大多数相关系数超过0.99。基于此，构建线性回归方程，利用翁源国家基本站气温预报结果推算各乡镇气温具有充分可行性[9]。
(2) 区域自动气象站与翁源国家基本气象站的日极端气温差值近似服从正态分布，其差值位于−2℃~2℃区间内的概率超过92%。通过统计分析差值在−3℃~−1℃、−2℃~2℃及−1℃~3℃区间的分布概率表明：坝仔镇与铁龙镇的预报温度需较翁源国家基本站观测值下调1℃~2℃。其余各站最高气温与翁源国家基本站无显著差异。
(3) 利用2025年1~6月翁源国家基本站与区域自动站日温度极值数据对上述乡镇温度预报方法进行检验。对比分析表明，两种方法得出的温度预报差值位于−2~2℃范围内的比例均维持在92%以上，且回归方程法的整体预报效果优于差值预报法。对于回归方程法预报效果较差或预报准确率显著低于差值法的个别乡镇，可选用差值法进行预报。回归方程法在两种温差阈值条件下均表现良好：当温差阈值设定为<1℃时，回归方程法平均准确率为74.74%，差值预报法平均准确率为72.25%；当温差阈值设定为<2℃时，回归方程法平均准确率为97.45%，差值预报法平均准确率为91.47%。
(4) 方法差异分析表明：温差阈值 < 1℃时，两种方法平均准确率差异为2.50% (回归方程法略优)；温差阈值 < 2℃时，平均差异扩大至5.97% (回归方程法优势显著)。随着温差阈值要求的放宽(从<1℃到<2℃)，回归方程法的预报优势更为突出。
(5) 因此，预报方法的适用性存在地域差异。当温差阈值 < 1℃时，两种方法各有优劣：西北片和中北片乡镇地形以山地为主，采用回归方程法稳定性更强，且在更宽松的温差阈值下表现一致优异；铁龙镇两种方法差异最大；江尾镇、官渡镇、周陂镇地处低纬度地区，地貌以低山丘陵与河谷为主，差值预报法表现突出，温差阈值 < 1℃时准确率达83.90%，系该条件下的最优方案。
基金项目
韶关市社会发展科技协同创新体系建设项目(项目编号：P0000876012)。
NOTES
*通讯作者。