1、本文利用2004年5-6月國家氣象中心中期預(yù)報模式T213模式的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品資料，采用基于MOS的多元線性回歸算法，并使用卡爾曼濾波校訂技術(shù)和集成預(yù)報方法研究了改進客觀定量溫度預(yù)報效果的一個途徑。采用T213模式輸出的物理量資料為預(yù)報因子，對作為預(yù)報對象的日最高、最低溫度進行預(yù)處理，建立了滑動多元線性回歸溫度預(yù)報模型(方案一)、使用卡爾曼濾波校訂技術(shù)的回歸模型(方案二和方案三)和集成預(yù)報模型(方案四)四種不同的方案，并對2004年7-1

2、2月的安慶、合肥、南京和徐州四個站進行逐日最高和最低溫度預(yù)報試驗。 使用卡爾曼濾波校訂技術(shù)后，預(yù)報試驗的總體預(yù)報效果有明顯提高。尤其是由秋季向冬季轉(zhuǎn)換的過程中，未使用卡爾曼濾波的方案一誤差增長明顯，而使用卡爾曼濾波技術(shù)的方案二和方案三表現(xiàn)了對季節(jié)轉(zhuǎn)換良好的適應(yīng)能力。這也充分的說明了，卡爾曼濾波方法可以通過數(shù)字化的濾波突出信息，壓低干擾，將信息從干擾中分離出來，從而較好地反映物理量的波動情況，同時還能較好地反映物理量的突變性。