基于提供的历史数据，预测2023年6月12日下午5点地面以上2米处的大气温度（摄氏度），方法不限

要预测2023年6月12日下午5点地面以上2米处的大气温度，需要进行气象预测模型的建立和训练。常见的气象预测模型包括基于统计学的ARIMA模型和基于机器学习的神经网络模型等。

如果您有相关的历史气象数据，可以利用这些数据建立和训练气象预测模型。以下是一个简单的基于ARIMA模型的气象预测示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取气象数据
df = pd.read_csv('historical_weather_data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 将数据转换为时间序列
ts = df['temperature_2m'].dropna()

# 分离训练集和测试集
train_size = int(len(ts) * 0.8)
train_ts, test_ts = ts[:train_size], ts[train_size:]

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(train_ts, order=(2, 1, 2))
model_fit = model.fit()

# 预测测试集
predict_ts = model_fit.predict(start=len(train_ts), end=len(ts)-1, typ='levels')

# 计算误差
error = np.mean(np.abs((test_ts - predict_ts) / test_ts)) * 100
print('平均误差：{}%'.format(error))

# 绘制预测结果
plt.plot(ts)
plt.plot(predict_ts, color='red')
plt.show()

以上代码中，我们首先读取了历史气象数据（假设数据保存在historical_weather_data.csv文件中），并将其转换为时间序列。然后，我们将数据分为训练集和测试集，并使用ARIMA模型对训练集进行拟合。最后，我们使用拟合的模型对测试集进行预测，并计算预测误差。

需要注意的是，以上示例中仅使用了温度数据进行预测，实际的气象预测模型需要考虑更多的气象因素，如风速、湿度、气压等。而且，气象预测模型的建立和训练需要大量的气象数据和计算资源，需要专业的气象学知识和算法的支持。

综上所述，对于一般用户而言，建议选择专业的气象预测服务或者使用已经建立好的气象预测模型进行预测。