齐铎 刘松涛 赵广娜 高梦竹

(黑龙江省气象台，黑龙江 哈尔滨 150030)

引言

随着经济和社会的发展，人们对天气要素预报的精细化、准确化程度的需求不断提高。基于统计方法，利用偏差订正技术对模式预报进行释用，是当前获取高时空分辨率要素预报的众多方法中效率较高、成本较低的一种。

对于模式气温预报的偏差订正主要基于两种思想,即对单一模式的偏差订正和对多模式的集合。早期的订正方法多基于单一模式或产品进行释用。吴启树等[1]利用MOS思想建立预报量与订正量之间的一元线性回归方程，对ECMWF的模式气温预报进行订正。李佰平和智协飞[2]利用一元线性回归、多元线性回归、单时效消除偏差和多时效消除偏差平均的订正方法，对ECMWF模式地面气温预报结果进行订正，结果表明4种方法都能有效改进地面气温预报。李莉等[3]利用卡尔曼滤波递减平均方法对T213模式的高空温度及地面气温预报偏差进行订正，结果表明该方法对系统误差有很好的订正能力。马旭林等[4]在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案，对日本气象厅区域集合预报模式(JMA)的850 hPa温度预报进行订正，结果表明综合偏差订正方案能有效改善集合预报偏差和离散度偏小的问题。王婧等[5]利用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法等四种订正方法对GRAPES_RAFS的2 m温度预报进行订正，结果表明滑动双权重平均法效果最优。……