天气预报15天

这里所请导出数据指并非直接观测所得，而是可由本地 观测结果推断出来的达到一定精确度的资料。它们并不指用 —米地方的观测结果估计另一个地方状况的外推数据。所见到的导出方式有三种：第一种方式处理单个气象参数；另一 种方式处理参数的组合；第三种方式与那样一个参数的估计有关，测量该参数时基本不使用包括已测参数的计算结果。

单个参数

同高度或不同时间的这类参数的数值。如果有自记记录，时间内插（不随高度变化）并不难。在非标准高度，尤其是在近地面，数值佔计可能难得多。这样的估计误差范围可能较大，然而，就所考虑的问题来说，这样得到的数值的精确度 还是可接受的。

观测参数的平均值，即使是出版资料的一部分，也不一定总是合用的，因为求平均时所用时段长度可能不造宜。例如，白天有日照时间的平均气温，通常情况是不合用的， 但是可从巳有的数据推导出来，无其是在逐时值巳知的时候。月平均值常用于气候统计中；但是，楦物有：它自己的 “日程表”，为找出关键期数据，可能不得不使用逐曰的数值。这样的做法可能费时间，但在理论上不^会进现任何困难。 要求求了解超过（或超过5给定参数临界值的时段长度时，存在着类似的情况。如果积累了连续而准确的自记记录，那就没有困难了；如果没有这样的自记记录，就必须进行一定程度的内插。这类问题的一个平常的实例是积溫的 应用，积温是超过或低于选择临界值的以“温度一时间” 为基础的累积。有时把这样的有限累积误地称为“‘热量 和”，而实际上不是这么回事，这一点是很明确的。

因此，单个参数的许多导出数据可用现有资料的简单算 术运算法得到。但还有些时候，必须在实际数据和所求数据 之间建立特殊关系式，这或借助于理论，或对所求比较安排一次试验研究。这样的试验研究可用有两组数据观测结果的另一站资料，同时增加一个短期试验计划，以便弄清研究地 点和参考地点的关系。

 组合参数

这类工作资料的例子是：给定方向的强风频率；伴随高(低）湿的髙：（低〉温频率；有风（大于某一给定强度）的同时有霜的频率；伴随风和（或）低温的降雨频率；低层空气中风向和稳定抉况（即逆温状况〉的频率。

组合参数类型随研究中问题的性质而变化。如果不是为类似目的早已对资料作过整编的话，那末不管在什么情况下，记录或出版的资料都不能直接使用。因此需要做一定的额外工作，但这类工作实质上是很简单的。所存在的问题主 要是做这类工作需要一定时间，如果不使用现代化高效率数 据处理系统，困难就会更大。

直到十分肯定所选组合参数是有用参数时，才应釆用这类既费钱又费工的多重析在寻求参数的早期武验阶段， 这不总是那么容易的事。然而，组合参数一旦被确定为显著条件的有用概括，便能省工、省力地对数据作机械处理。

 计算参数

如果对某些天气状况或.其后演变未作观察测量，或甚至有究：分证据说明量数可疑，这时便霈要用某种形式的计算对参数作估计。属于这一类的：例子有辐射与光、蒸发与蒸腾、土壤湿度和地面湿润状况。

可根裾日照时数，甚至可根据云量观测来估计入射辐射或光照，已发表了好多这类估计公式。这类公式显然包括纬度和一年中的季节，有財也包括诸如太气混浊度（尘埃或粒子含量）或能见度之英的其他变数。在这样的过程中，或由 于基本资料性质，或于由转换公式不适蜇，必然引进误差。 不过，这样获得的结果用于研究目的可能是足够靖确的。如果了解误差范围，知道这种误差在随后应用中是允差， 狐末误差釣可能风险和导致错误的作用都变得很小。

根据气象观测数据砝箅蒸发或蒸腾时也有类似情況，公式是多种多样的，这狴公式从简单到复杂，从接近直线的经验公式到科学计箅的近似逼近。在导出公式的环境条伴下， 这类公式大都相当可靠，尽管公式的有效性在很大程度上取决于公式导出者的能力，或有时取决于导出者易受错误自欺的情况。一般来说，公式设计者对公式使用效能和适用范围都有清楚的认识，但学习运用公式的人不可能总是如此。计算蒸发的方法巳被作为一心追求的目标，由为塞本思路显然 适用于所考虑的环境，随后的发展和过于热心的使用者能把 事态引入只能叫做“最^？意愿导致最坏结果”的地步，基础的正确性会丧失在大量的不合理的琐碎细节之中。

土壤水分估计主要取决于这类蒸发或蒸腾公式的精确 度，但也取决于几乎无法估量的许多其他因子。这些公式一 般估计可能蒸腾，所求参数是自土壤和自植被的实际水分损失。最大误差大概来蒎于从可能水分到实际水分的转换，但 如土壤类型、作物类型、方位和仪器安装问题之类的其他因子，在局部地方对能常重要。在这些情况下，不能期望有象样的槽确度,但细心的工作人员对以得出过得去的精确 度，也能了解误差范围。 ‘‘

地面湿润状况实际是土壤水分估计的一种特殊情形。合 理估计一般比较容易做到，特别是有充夯的关于时间因子的降水资料时。换句话说，就此目的而用24小时降雨总量作估计是不能满足这一要求的，但是12小时总量（大体把24小时降雨分为白天降雨和夜间降雨）通常可满足要求。

已经发现，可通过计箅标准百叶箱内相対湿麼维持在 9 0 %以上的时数相当准确地估计雨后叶子的湿润时间。用这种方法得到的结梁与测量结果比较起来相当一致。各参数计算方法的细节将在后面详细讨论，这里只介绍少量一般观釦。如已经指出的那样，在使用公式的情况 下，在固有限度内，任何方法都可认为是有用的。当这种公式不加鉴别地用于不同气候区或不同地方时，可能有困难， 而所得结果可能无意义。经验方法，甚至半经验方法，都不： 宜向外地介绍；在本地用起来成功的方法，如果无证明它们 适宜于较大范围的真凭实据，就不宜往外地推广之，否则硬要用于外地，所得结果就是不可靠的。

而且，即使在导出公式的地方也不能错用公式。如果设计公式时用一个时段（比如一个月〉的资料，那末在使用公式时就不能代入逐曰资料，否则就有产生大误差的危险。例. 如，根据日照数据计算月平均辐射的方法可得出有价值的结果；这些方法甚至可给出10天或者15天时间的说得过去的答案，但用以计算日值，则是很不合理的。蒸发公式也是这样， 它们常以月的数据为基础，若无其他数据，求日值是不可靠的，

必须设法取得这样的证据，才能将其他地考成功使用的任何公式引进一个不同的环境之中。这可能是极其困难的， 在检验不完善的观测，过程本身就可疑时，或次有观测数据时，尤其应当这样做。这是一个“恶性循环”，在这一过程中，你不应该使用那些未经证实的公式，而那些公式如不应用又不能加以证实。唯一的办法是试用演绎法作证明，以便把公式作为假#而接考下来，然后将公式应用的理论结果同 现场证据作比&来进彳纟检验。换句话说，“理论-符合实际 吗？ ”如果所得计算值能提供解释一种情况&实际方法，那 末即使导出参数绝对数值还不绝准确，尚未被证明，只就那一点来说，他们也显然是有用。