卡尔曼滤波递减平均方法对模式直接输出的气温预报进行订正，能有效提高预报准确率，但是在一些时段和地区，会造成显著负订正的现象，使订正预报效果反而不及模式直接输出。当前，对于单一模式系统性偏差订正中存在的负订正问题，目前关注的还比较少。利用集成思想对订正前后的预报进行集成，从而修正模式系统性偏差订正中出现的负订正现象。所处行业属于科学研究与技术服务业：专业技术服务业：气象服务类中的气象服务子类；主要从事气象探测、预报、服务和气象灾害防御、气候资源利用等活动。利用内插的方式进行时间降尺度，在时间降尺度幅度不大的情况下是一种简便有效的手段。不同预报结果都表现为冬季和夜间预报的准确率更低，气温偏低的月份更倾向于表现出预报较实况系统性偏高的特点。从时间和空间上看，SUP和BREM两种集成方法效果之间差异不大。集成方法能有效的修正EC_COR对EC负订正的现象，且可显著高于任何一种参与集成的单一预报效果，或者不显著低于参与集成任何一种单一订正效果。可在对单一模式进行卡尔曼滤波的基础上，进一步提升预报质量。另外，利用集成方法对高质量预报产品的融合（不局限于模式直接输出预报或是订正预报）可有获取较单一预报更优的预报结果。该客观订正产品已经业务运行，每日两次提供未来十天的全省气温网格预报，主要包含未来240小时逐3小时整点气温，每日最高、最低气温。同时可对任意时段，预报结果的平均误差、平均绝对误差及2℃准确率进行基于站点和格点的检验。该项目的相关内容，有一篇以项目负责人为第一作者的文章发表在《干旱气象》2020年第1期上，另有一篇文章被《气象与环境学报》录用。软件著作权登记一项（登记号：2020SR0548024）。该研究利用消除偏差集合平均方案对基于卡尔曼滤波订正后的欧洲中心预报订正结果，以及欧洲中心模式原始预报、中央台指导预报等三种网格气温预报结果进行集成，并对多模式融合预报结果进行检验和评估。研究成果于2019年7月至今在黑龙江省气象台气温中短期预报业务中试运行。2020年7月-2021年8月检验结果表明：省台气温客观指导预报准确率（≤2℃）逐3小时较中央台指导预报提升7.9%，最高气温提升2.4%，最低气温提升8.5%。

黑龙江省气象台

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