何珊珊 蓝盈 戚云枫

(广西壮族自治区气象台，南宁 530022)

引言

近年来，数值天气预报发展迅速，并凭借其客观化、定量化的优势在天气分析、精细化要素预 报等方面发挥了不可替代的作用。全球区域一体化同化预报系统GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)自投入业务运行后，已经成为全国天气预报业务的主要参考之一。目前广西区内对于数值预报的检验评估、订正方法研究和成果应用等大多是基于ECWMF模式，针对GRAPES-GFS模式产品的分析应用仍停留在主观分析方面，对其系统性的检验评估和客观订正方法研究仍为空白。不论从支撑广西智能网格气象预报业务的需求出发，还是从为改进GRAPES-GFS模式提供客观依据的角度来看，加强GRAPES-GFS模式产品本地应用，开展系统性定量化检验评估、研发和优化产品释用方案的工作都是非常必要的。

为了减少数值模式误差、改进数值预报，气象工作者们提出了许多动力-统计相结合的释用方法，例如统计-动力预报、模式输出统计(Model Output Statistics，MOS)、线性回归方法、非线性回归方法和卡尔曼滤波等方法[1-6]。目前，在广西气温预报本地释用技术的现有研究中，多采用如MOS、神经网络、逐步回归、卡尔曼滤波、模式距平积分订正等方法[7-9]。滑动平均订正法以简单平均数法为基础，通过对前期某一段时间(训练期)的预报误差取算术平均，将其作为订正量订正当前预报，达到消除模式系统误差的目的。与其他订正方法相比，滑动平均法计算量小，对历史资料需求量小，具有更好的可操作性。……