基于METRo模型探討2022年北京-張家口冬季奧運(yùn)會(huì)高速公路示范站（北京回龍觀站）的冬季路面溫度臨近預(yù)報(bào)方法,采用大量樣本數(shù)據(jù)迭代訓(xùn)練擬合的人為熱參數(shù)作為前置參數(shù)加入METRo模型,擬減小METRo模型的系統(tǒng)性誤差和人類生產(chǎn)生活對(duì)路面溫度預(yù)報(bào)的影響。結(jié)果表明:（1）引入人為熱參數(shù)后,METRo模型的模擬能力明顯提升,特別是夜間,路面溫度預(yù)報(bào)的均方根誤差可控制在1℃左右;（2）人為熱對(duì)路面溫度有白天負(fù)反饋、夜間正反饋的作用;（3）白天路面溫度受氣象模式對(duì)輻射預(yù)報(bào)能力局限性的影響,仍存在一定誤差。總體上,使用前置人為熱參數(shù)的METRo模型對(duì)冬奧高速公路示范站進(jìn)行路面溫度尤其是路面低溫的模擬是可行的,能夠支撐冬季高速公路路面溫度及路面結(jié)冰的預(yù)報(bào)預(yù)警能力。 

【文章來(lái)源】：干旱氣象. 2020,38(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

2016年冬季北京回龍觀站各月擬合人為熱的日變化

圖3為2017年冬季引入人為熱前后不同起報(bào)時(shí)間的未來(lái)1～6 h路面溫度均方根誤差�？梢钥闯�,當(dāng)不考慮人為熱時(shí),模擬的路面溫度與觀測(cè)實(shí)況存在較大誤差,大部分時(shí)段均方根誤差超過(guò)3 ℃,在中午前后甚至達(dá)8 ℃以上,模擬效果較差。從模擬與實(shí)測(cè)的路面溫度散點(diǎn)圖(圖略)可以看出,模擬的路面溫度也存在高溫偏高和低溫偏低的情況,而且溫度偏差相當(dāng)明顯�？紤]人為熱后,大部分時(shí)段特別是在夜間,均方根誤差在1 ℃左右。均方根誤差最大值在中午前后,誤差值約3 ℃左右。這主要由于中午前后氣象模式預(yù)報(bào)太陽(yáng)輻射存在較大誤差,進(jìn)而導(dǎo)致路面溫度產(chǎn)生較大誤差,然而誤差最大值已明顯小于未引入人為熱參數(shù)時(shí)的數(shù)值。圖4為2017年冬季北京回龍觀站不同起報(bào)時(shí)間對(duì)未來(lái)1～6 h預(yù)報(bào)的路面溫度絕對(duì)誤差對(duì)應(yīng)樣本數(shù)占比分布�？梢钥闯�,預(yù)報(bào)時(shí)間09:00—16:00,由于模式輸入的太陽(yáng)輻射存在較大誤差,導(dǎo)致預(yù)報(bào)的路面溫度存在較大誤差。夜間模擬的路面溫度效果相對(duì)較好,誤差基本在2 ℃以內(nèi),這對(duì)冬季夜間的結(jié)冰預(yù)報(bào)有較好的支撐能力。

圖4為2017年冬季北京回龍觀站不同起報(bào)時(shí)間對(duì)未來(lái)1～6 h預(yù)報(bào)的路面溫度絕對(duì)誤差對(duì)應(yīng)樣本數(shù)占比分布�？梢钥闯�,預(yù)報(bào)時(shí)間09:00—16:00,由于模式輸入的太陽(yáng)輻射存在較大誤差,導(dǎo)致預(yù)報(bào)的路面溫度存在較大誤差。夜間模擬的路面溫度效果相對(duì)較好,誤差基本在2 ℃以內(nèi),這對(duì)冬季夜間的結(jié)冰預(yù)報(bào)有較好的支撐能力。參考THORNES等[23]的天氣預(yù)報(bào)評(píng)定方法,對(duì)路面溫度的模擬結(jié)果進(jìn)行評(píng)定,具體公式如下:

【參考文獻(xiàn)】：
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