和气象预报因子（由环流等表征）间的预报方程。
这个关系是同时期的，不是落后的。在作预报时，
用各层形势场的数值预报结果代入预报方程就可得
到每天的要素预报。这个方法的缺点是数值预报的
误差不可避免的全部进入这种统计方法的预报结果 中去。即它认为数值预报是完全对的，因而它与数
值预报模式的改进关系很大。一般当数值模式有改 进时，PP方法也有改进。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ种方法不适用概率预报。 其优点是由于用了较长时间的资料样本，所得到的
有二种主要的统计预报方法，一种是经典统计方法 （CS）。它需要得到初条件与某个以后时刻条件之 间的统计后延关系。例如用这种关系可直接由今天
的观测资料预报明天或后天的天气。这种方法完全
不考虑数值预报或动力模式的结果，是一种纯统计
方法。统计预报方法很多，这包括：概率天气预报 方法、分类预报（是/否预报，多类预报）、相关回 归预报（一元或多元回归，逐次回归，事件概率回
归等），判别分析（二元与多元判别，逐步判别），
时间序列分析（平稳分析，谱波分析）、谱分析与 过滤技术等。
第二种是统计－动力预报方法，这又包括完全预报 法（PP）和模式输出统计方法（MOS）。完全预报 法是建筑在数值预报模式能作出较好的环流型预报 的条件上。如同CS方法中一样，它用长期实测历史 资料（气象要素和各层形势场）统计得到局地天气
与数值预报方法平行发展的还有经验统计方法和统 计—动力方法，它们在历史上甚至在今天仍起着重 要的作用。
19.1 天气预报方法的分类
天气预报方法总的可分为两类：一是经验方法，也 称主观预报方法。主要依据天气图、卫星和雷达资 料以及各种经验规则和统计图表由预报员综合作出。 因而预报的正确性很大程度上取决于预报员的经验。 这种方法的缺点是不够客观和定量，但它有重要作 用。本节不讨论这种预报方法。第二类是客观预报 方法。这包括数值预报和统计预报。近三十年来， 统计预报又与数值预报相结合发展成统计－动力 （或数值）预报方法。
（1）超级计算机计算能力的提高，使得业务大气模 式中可以取更细的分辨率和更少的近似表达。
（2）模式中表示小尺度物理过程方法的改进（云、 降水、热量、水汽、动量的湍流输送和辐射）
（3）更精确的资料同化方法的使用，使得模式的初 始条件得以完善。
（4）观测网的改进，资料的可用性增加，尤其是海 洋和南半球的卫星资料和飞机资料。
高等天气学系列讲座 单元七：近代天气预报的进展
第十九讲 中短期天气预报的进展
丁一汇 国家气候中心
天气预报目前主要是用数值预报模式制作的， 即作为初值问题用大气模式在超级计算机上 算出未来几天到一周的天气发展。由于大气 模式的时间积分属于初值问题，因此制作天 气预报的能力不仅要求大气模式能真实地描 述大气，而且还要求大气的初值条件尽可能 正确。近40多年来数值天气预报的技巧有了 明显改进，这主要由四个因素造成（Kalnay, 2004）：
从五十年代开始就研究数值天气预报方法。到六十 年代初，不少国家都已建立了数值预报的业务预报。 目前数值预报的业务预报能力不断提高，它是实现 预报客观化定量化的主要手段。
总的来说，由于数值预报的不断改进，预报准确率 到九十年代增加了一倍，从30 ％增加到60 ％（正 确率的评分为2×(70－S1)，如得毫无价值的预报图， 得0，此时S1＝70；对实际完全正确的预报图得100 （％），此时S1＝20）。环流的预报能力也从3天 增加到一周或10天。从数值模式看，也变得愈来愈 复杂和完善。最早用的是正压模式和地转模式，以 后变成半球的原始方程模式，又发展到全球模式， 并用实际风观测资料直接输入。同时为满足要素预 报又发展了区域模式，细网格模式和套网格模式 （用大网格模式预报结果为中、小网格预报模式提 供边界条件）。
预报方程比较稳定，并且在推导方程时不需要用数 值预报的样本，也不受数值模式改进的影响。
MOS方法与PP方法相似也是把动力与统计方法组合 在一起，得到瞬时的预报关系，也即根据数值预报 的形势和物理量场的预报资料与所报的气象要素直 接联系建立统计预报方程。这种方法不必使用长期 的观测资料。MOS中的样本通常是一较短时期数值 预报模式作出的各种预报量。一般可把这种预报资 料存档，并且把这种资料与当地天气模式相对应， 然后用各种统计方法最后建立一套统计预报方程。 这个模式大的优点是在建立预报方程时自动地考虑 了数值预报的系统误差及局地气候学，同时大量利 用了数值预报的物理量场，效果往往较好。但是由 MOS得到的预报关系每当数值模式改变时，也要求 有相应的改变。
目前数值预报还有许多问题需要解决，例如对于可移动的套 网格有限区模式，不少国家都十分重视，但目前大部分这种 模式都是所谓单向的，即只有大尺度模式通过边界条件影响 有限区模式。目前正研究使用可移动的双向相互作用的细网 格模式来作某些重要天气系统（如温带气旋和台风）的预报。 对于中尺度模式的试验和研究也在积极进行，其分辨率为 50～70km到几km。这种中尺度模式对于预报暴雨，强天气 爆发是十分重要的。但一个关键的问题是如何取得合理的初 始资料问题。另外，时间尺度1个月的延伸数值预报虽然已 经取得了一定的进展，但仍有不少问题需要解决。这种预报 对工农业生产的价值非常大。中期预报是一个难题，目前正 在一些国家进行。欧洲中期天气预报的水平超过了气候预报 和持续性预报。但是要把预报准确率提供一定的程度还有许 多的问题需要解决。上述预报模式主要涉及中高纬地区的天 气预报，虽然进展明显，但在热带预报方面则进展不太大。 为改进热带预报尚需要许多研究工作。
统计预报方法在最近30年进展也十分明显。在统计 方法中，未来的天气状况可以根据现在天气状态和 气候平均的时间滞后相关用回归方程估计。统计方 法的优点是它以观测的实际大气的特点为依据。不 足之处在于，根据现有的气候资料序列建立起来的 一些简单的回归方程具有显著的抽样误差，也不能 反映大气中复杂的非线性物理过程和动力过程。统 计方法的可预报性极限，可以从时间滞后函数趋于 零这一观测事实来确定。随着时间的延长，预报的 效用越来越小。