王 丹，戴昌明，娄盼星，王建鹏

(1. 陕西省气象服务中心，陕西 西安 710014；2. 陕西省气象台，陕西 西安 710014；3. 陕西省气象科学研究所，陕西 西安 710016)

引 言

开展无缝隙、全覆盖、客观定量的精细化网格预报业务，是适应现代气象预报业务发展的必然选择。随着无缝隙精细化网格预报业务的发展[1]，我国天气预报业务系统中引进的中尺度和全球数值预报产品不断增多，其中欧洲中期天气预报产品(ECMWF)、我国数值天气预报的区域中尺度数值预报产品(GRAPES_Meso)和国家级精细化预报指导产品(SCMOC)等为预报员提供了一定参考。ECMWF是具有较高预报水平和稳定预报技巧的全球模式产品，一直是我国天气预报业务的重要参考模式之一[2-5]。GRAPES_Meso于2006年正式投入业务化运行[6]，经过不断改进和发展，其时空分辨率和预报水平不断提高[7-11]，并获世界气象组织天气研究项目组批准支持多种国际项目[12-13]。SCMOC是国家气象中心以精细化气象要素客观预报平台(MEOFIS)为技术支撑计算的精细化站点预报结果[14]，由于其预报准确率较高，目前仍是天气预报业务的重要参考产品之一。

数值模式初值场的不确定性以及模式自身存在的缺陷导致数值模式预报存在误差[1,15]，利用误差订正技术对数值预报产品进行解释应用，是减小模式预报误差和提高预报准确率的重要途径之一。数值预报的误差订正方法有很多，例如最优集合预报订正法[16]、卡尔曼滤波类型的递减平均法[17-18]、滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法[19]、相似预报和人工神经网络方法[20]、一元或多元线性回归法等[2,18,21-22]。……