一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法和系统
阅读说明：本技术 一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法和系统 (Temperature forecast deviation correction method and system based on activity interval ) 是由 张楠 杨晓君 于 2020-07-28 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法和系统,通过对数值模式气温精细化预报产品进行准对称统计期偏差滑动订正,并利用历史数据回算,根据预报性能最优原则确定试预报区间,不断更新气温预报偏差的准对称统计期,实现了对数值模式气温预报的有效订正。该订正方法在不断更新数值模式日最高或最低气温系统偏差的基础上,还对系统偏差的准对称统计期进行滑动更新,对模式的不断升级更新有较好的适应性,订正效果较好。(The invention discloses an activity interval-based air temperature forecast deviation correcting method and system, which are used for correcting deviation in a quasi-symmetric statistical period of a numerical-mode air temperature refined forecast product in a sliding manner, determining a trial forecast interval according to a forecast performance optimal principle by utilizing historical data back calculation, and continuously updating the quasi-symmetric statistical period of air temperature forecast deviation so as to realize effective correction of numerical-mode air temperature forecast. The correction method also performs sliding update on the quasi-symmetric statistical period of the system deviation on the basis of continuously updating the system deviation of the highest or lowest temperature of the numerical mode day, has better adaptability to the continuously updated update of the mode and has better correction effect.)
技术领域
本发明涉及气象预报技术领域，具体地是涉及一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法和系统。
背景技术
气温是天气预报中的基本要素，随着数值天气预报技术的发展，模式产品越来越丰富，模式的客观释用方法也得到较大的发展，气温预报的准确率不断提升，如欧洲中期数值预报中心数值预报产品，对未来0-24小时最高气温的预报准确率(绝对误差小于等于2度视为正确)可达到80％以上，但由于模式初始场以及各类物理过程均存在误差，因此数值模式的气温预报往往不可避免地存在系统偏差。为了消除这种系统偏差，目前存在多种统计方法，如采用气温预报偏差滑动订正方法进行气温客观预报(专利号：CN201810723060),该方法采用滑动订正方法，解决了数值模式发展变化快而带来的偏差不稳定的问题，其预报准确率较数值模式直接输出的气温预报有明显改进，但该方法仍存在以下两方面问题：(1)利用前N天(特别是当N较大时)的平均偏差并不能代表预报当日模式的系统偏差，如5月31日的模式系统偏差，用5月1日-5月30日的平均相对误差来估算，就不如用5月16日-6月15日的平均相对误差来估算更为合理；(2)在数值模式快速发展的背景下，不仅仅模式的系统偏差会随着模式的更新换代而变化，而系统偏差的最优统计期也会发生变化。
针对上述问题，本发明的发明人亟需构思一种新技术以改善其问题。
发明内容
本发明旨在提供一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法和系统，其可以更为科学地估算数值模式的气温预报系统偏差，进而对模式气温预报进行有效订正。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法，包括如下步骤：
数据整理步骤：获取数值模式各个预报时效的气温预报产品和实况产品，日最高、最低气温预报产品和实况产品，并通过插值技术将上述气温预报产品和实况产品均插值到L*L的网格上，其中L为1-10km之间的任意值；
日最高最低气温系统偏差的确定步骤：采用准对称滑动统计期的方式，即滑动取预报日之前和前一年预报日之后各N日，对上述两段时间的数值模式日最高最低气温的相对误差进行逐日计算，按照不同的N值获取不同准对称滑动统计期内数值预报模式日最高最低气温的平均相对误差作为模式的系统偏差，如公式(1)所示；
其中BIAS为统计得到的该模式该预报时效的最高或最低气温的系统偏差，moi为统计期内第i天起报的的模式预报最高或最低气温，ski为与moi时间相对应的实况观测最高、最低气温；
偏差订正步骤：通过滑动统计估算数值预报模式的系统偏差，并将其用于订正数值模式的气温预报，偏差订正具体公式如公式(2)式所示：
Tdz＝Tmo+BIAS (2)
其中Tdz为气温订正预报结果，Tmo为数值模式预报结果，BIAS为准对称滑动统计得到的数值模式气温预报的系统偏差；
定时气温系统偏差的确定步骤：根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正；
业务应用步骤：根据数值模式气温预报产品和实况产品，利用定时运行程序，根据数值天气预报产品到报时间每天定时自动运行程序，实时输出订正后的气温精细化、网格化预报产品，实现业务运行。
优选地，还包括设置试预报区间和预报区间：
预报区间即为预报启动时刻可得到的最新起报时刻的模式温度预报，试预报区间即为预报区间对应模式起报时刻前1到M天起报的模式温度预报。
优选地，还包括最佳的N值确定步骤：
在当日预报之前设置试预报区间M，利用日最高最低气温系统偏差的确定步骤取不同的准对称滑动统计期，利用公式(1)确定模式系统偏差，并利用公式(2)对试预报区间的模式日最高、最低气温预报进行偏差订正，保存取不同N值确定的系统偏差以及模式日最高最低气温的偏差订正结果，计算试预报区间取不同的N值得到的日最高、最低气温订正结果的预报准确率或平均绝对误差；
根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高、最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值，因此N值是逐日滚动确认的；
得到最佳N值后，利用公式(1)对预报区间模式最高、最低气温的系统偏差进行统计，再利用公式(2)对预报区间的模式最高、最低气温的预报结果进行订正。
优选地，还包括最佳的试预报区间确定步骤：
取不同的试预报区间，即M取不同的值，按照最佳的N值确定步骤中的方法分别确定最佳N值，利用公式(1)对网格点日最高最低气温预报的系统偏差进行统计，并利用公式(2)对预报区间网格点数值模式日最高最低气温进行偏差订正；
通过历史回算，系统记录取不同试预报区间，即M取不同值时，预报区间网格点数值模式日最高最低气温的偏差订正结果，逐月对预报区间网格点数值模式日最高最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差进行统计，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的试预报区间。
优选地，所述预报准确率采用如下公式(3)计算：
其中G代表预报准确率，Nzq代表预报正确的格点/次数，Nz为预报的总格点/次数。
优选地，所述平均绝对误差统计采用如下公式(4)计算：
其中，ME代表试预报区间的气温订正结果的平均绝对误差，dzj代表检验样本中第j天起报的日最高或最低气温的模式订正结果，skj代表与dzj时间相对应的日最高或最低气温的观测实况值。
优选地，所述业务应用步骤具体包括如下：
(1)根据统计好的最佳的试预报区间M，选择不同的准对称滑动统计期，对试预报区间的最高、最低气温进行试预报，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高或最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值；
(2)利用公式(1)对预报区间模式最高或最低气温预报的系统偏差进行统计；
(3)利用公式(2)对预报区间模式最高或最低气温预报进行订正；
(4)根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正。
一种基于活动区间的气温预报偏差订正系统，包括：
数据整理模块：获取数值模式各个预报时效的气温预报产品和实况产品，日最高、最低气温预报产品和实况产品，并通过插值技术将上述气温预报产品和实况产品均插值到L*L的网格上，其中L为1-10km之间的任意值；
日最高最低气温系统偏差的确定模块：采用准对称滑动统计期的方式，即滑动取预报日之前和前一年预报日之后各N日，对上述两段时间的数值模式日最高最低气温的相对误差进行逐日计算，按照不同的N值获取不同准对称滑动统计期内数值预报模式日最高最低气温的平均相对误差作为模式的系统偏差，如公式(1)所示；
其中BIAS为统计得到的该模式该预报时效的最高或最低气温的系统偏差，moi为统计期内第i天起报的的模式预报最高或最低气温，ski为与moi时间相对应的实况观测最高、最低气温；
偏差订正模块：通过滑动统计估算数值预报模式的系统偏差，并将其用于订正数值模式的气温预报，偏差订正具体公式如公式(2)式所示：
Tdz＝Tmo+BIAS (2)
其中Tdz为气温订正预报结果，Tmo为数值模式预报结果，BIAS为准对称滑动统计得到的数值模式气温预报的系统偏差；
定时气温系统偏差的确定模块：根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正；
业务应用模块：根据数值模式气温预报产品和实况产品，利用定时运行程序，根据数值天气预报产品到报时间每天定时自动运行程序，实时输出订正后的气温精细化、网格化预报产品，实现业务运行。
优选地，还包括最佳的N值确定模块：
在当日预报之前设置试预报区间M，利用日最高最低气温系统偏差的确定模块取不同的准对称滑动统计期，利用公式(1)确定模式系统偏差，并利用公式(2)对试预报区间的模式日最高、最低气温预报进行偏差订正，保存取不同N值确定的系统偏差以及模式日最高最低气温的偏差订正结果，计算试预报区间取不同的N值得到的日最高、最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差；
根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高、最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值，因此N值是逐日滚动确认的。得到最佳N值后，利用公式(1)对预报区间模式最高、最低气温的系统偏差进行统计，再利用公式(2)对预报区间的模式最高、最低气温的预报结果进行订正。
优选地，还包括最佳的试预报区间确定模块：
取不同的试预报区间，即M取不同的值，按照最佳的N值确定模块中的方法分别确定最佳N值，利用公式(1)对网格点日最高最低气温预报的系统偏差进行统计，并利用公式(2)对预报区间网格点数值模式日最高最低气温进行偏差订正；
通过历史回算，系统记录取不同试预报区间，即M取不同值时，预报区间网格点数值模式日最高最低气温的偏差订正结果，逐月对预报区间网格点数值模式日最高最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差进行统计，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的试预报区间。
采用上述技术方案，本发明至少包括如下有益效果：
本发明所述的基于活动区间的气温预报偏差订正方法和系统，通过对数值模式气温精细化预报产品进行准对称统计期偏差滑动订正，并利用历史数据回算，根据预报性能最优原则确定试预报区间，不断更新气温预报偏差的准对称统计期，实现了对数值模式气温预报的有效订正。该订正方法在不断更新数值模式日最高或最低气温系统偏差的基础上，还对系统偏差的准对称统计期进行滑动更新，对模式的不断升级更新有较好的适应性，订正效果较好。
附图说明
图1为本发明所述的基于活动区间的气温预报偏差订正方法的流程图；
图2为本发明所述的基于活动区间的气温预报偏差订正系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，为符合本实施例的一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法，包括如下步骤：
数据整理步骤：获取数值模式各个预报时效的气温预报产品和实况产品，日最高、最低气温预报产品和实况产品，并通过插值技术将上述气温预报产品和实况产品均插值到L*L的网格上，其中L为1-10km之间的任意值；
日最高最低气温系统偏差的确定步骤：采用准对称滑动统计期的方式，即滑动取预报日之前和前一年预报日之后各N日，对上述两段时间的数值模式日最高最低气温的相对误差进行逐日计算，按照不同的N值获取不同准对称滑动统计期内数值预报模式日最高最低气温的平均相对误差作为模式的系统偏差，如公式(1)所示；
其中BIAS为统计得到的该模式该预报时效的最高或最低气温的系统偏差，moi为统计期内第i天起报的的模式预报最高或最低气温，ski为与moi时间相对应的实况观测最高、最低气温；
偏差订正步骤：通过滑动统计估算数值预报模式的系统偏差，并将其用于订正数值模式的气温预报，偏差订正具体公式如公式(2)式所示：
Tdz＝Tmo+BIAS (2)
其中Tdz为气温订正预报结果，Tmo为数值模式预报结果，BIAS为准对称滑动统计得到的数值模式气温预报的系统偏差；
定时气温系统偏差的确定步骤：根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正；
业务应用步骤：根据数值模式气温预报产品和实况产品，利用定时运行程序，根据数值天气预报产品到报时间每天定时自动运行程序，实时输出订正后的气温精细化、网格化预报产品，实现业务运行。
优选地，还包括设置试预报区间和预报区间：
预报区间即为预报启动时刻可得到的最新起报时刻的模式温度预报，试预报区间即为预报区间对应模式起报时刻前1到M天起报的模式温度预报。如预报启动时刻为2020年3月5日02时，最新得到的数值模式资料为3月4日20时起报，相对应的3月4日20时起报的数值模式温度预报即为预报区间，以24小时预报为例，假定试预报区间M＝3天，即3月3日20时、3月2日20时、和3月1日20时起报的数值模式温度预报为试预报区间。由于预报启动时刻为3月5日02时，试预报区间的24小时气温预报对应的气温实况已知。
优选地，还包括最佳的N值确定步骤：
在当日预报之前设置试预报区间M，利用日最高最低气温系统偏差的确定步骤取不同的准对称滑动统计期，利用公式(1)确定模式系统偏差，并利用公式(2)对试预报区间的模式日最高、最低气温预报进行偏差订正，保存取不同N值确定的系统偏差以及模式日最高最低气温的偏差订正结果，计算试预报区间取不同的N值得到的日最高、最低气温订正结果的预报准确率或平均绝对误差；
根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高、最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值，因此N值是逐日滚动确认的。得到最佳N值后，利用公式(1)对预报区间模式最高、最低气温的系统偏差进行统计，再利用公式(2)对预报区间的模式最高、最低气温的预报结果进行订正。
优选地，还包括最佳的试预报区间确定步骤：
取不同的试预报区间，即M取不同的值，按照最佳的N值确定步骤中的方法分别确定最佳N值，利用公式(1)对网格点日最高最低气温预报的系统偏差进行统计，并利用公式(2)对预报区间网格点数值模式日最高最低气温进行偏差订正；
通过历史回算，系统记录取不同试预报区间(即M取不同值)时预报区间网格点数值模式日最高最低气温的偏差订正结果，逐月对预报区间网格点数值模式日最高最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差进行统计，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的试预报区间。
优选地，所述预报准确率采用如下公式(3)计算：
其中G代表预报准确率，Nzq代表预报正确的格点/次数，Nz为预报的总格点/次数。所谓预报正确，即为本格点/次数预报值和实况值的绝对误差小于2度.
优选地，所述平均绝对误差统计采用如下公式(4)计算：
其中，ME代表试预报区间的气温订正结果的平均绝对误差，dzj代表检验样本中第j天起报的日最高或最低气温的模式订正结果，skj代表与dzj时间相对应的日最高或最低气温的观测实况值。
优选地，所述业务应用步骤具体包括如下：
(1)根据统计好的最佳的试预报区间M，选择不同的准对称滑动统计期，对试预报区间的最高、最低气温进行试预报，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高或最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值；
(2)利用公式(1)对预报区间模式最高或最低气温预报的系统偏差进行统计；
(3)利用公式(2)对预报区间模式最高或最低气温预报进行订正；
(4)根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正。
任何数值模式对气温预报都存在一定的系统偏差，为了对模式气温预报进行有效订正，本实施例创造一种基于活动区间的气温预报偏差订正方法，该方法在气温预报偏差滑动订正方法的基础上(专利号：CN201810723060)，采用准对称统计期的平均偏差来确定模式系统偏差，且利用活动区间的方法，滑动确定准对称统计期，可以更为科学地估算数值模式的气温预报系统偏差，进而对模式气温预报进行有效订正。即其是基于3个活动区间(统计期选取区间、试预报区间和预报区间)，较专利CN201810723060增加了试预报区间，从而使得准对称滑动统计期也能得到滑动更新，订正效果较好。具体如下：
1.数据整理步骤：用于获取数值模式各个预报时效的气温预报产品和实况产品，日最高、最低气温预报产品和实况产品，并通过插值技术将上述温度预报产品和实况产品均插值到L*L(L可以取1-10km之间的任意值)的网格上；
2、日最高最低气温系统偏差的确定步骤
采用准对称滑动统计期的方式，即滑动取预报日之前和前一年预报日之后各N日(共2*N日)，对上述两段时间的数值模式日最高最低气温的相对误差进行逐日计算，按照不同的N值获取不同准对称滑动统计期内数值预报模式日最高最低气温的平均相对误差作为模式的系统偏差，如公式(1)所示：
其中BIAS为统计得到的该模式该预报时效的最高或最低气温的系统偏差，moi为统计期内第i天起报的的模式预报最高或最低气温，ski为与moi时间相对应的实况观测最高、最低气温；
3.偏差订正步骤：即通过滑动统计估算数值预报模式的系统偏差，并将其用于订正数值模式的气温预报，偏差订正具体公式如(2)式所示：
Tdz＝Tmo+BIAS (2)
其中Tdz为气温订正预报结果，Tmo为数值模式预报结果，BIAS为准对称滑动统计得到的数值模式气温预报的系统偏差。
4、如何确定最佳的N值？
在当日预报之前设置试预报区间M，利用日最高最低气温系统偏差的确定步骤取不同的准对称滑动统计期，利用公式(1)确定模式系统偏差，并利用公式(2)对试预报区间的模式日最高、最低气温预报进行偏差订正，保存取不同N值确定的系统偏差以及模式日最高最低气温的偏差订正结果，计算试预报区间取不同的N值得到的日最高、最低气温订正结果的预报准确率或平均绝对误差，如公式(3)式和公式(4)式所示：
预报准确率：
G代表预报准确率，Nzq代表预报正确(日最高气温或日最低气温预报与实况的差值在±2℃之内)的格点/次数，Nz为预报的总格点/次数。
平均绝对误差：
ME代表试预报区间的气温订正结果的平均绝对误差，dzj代表检验样本中第j天起报的日最高或最低气温的模式订正结果，skj代表与dzj时间相对应的日最高或最低气温的观测实况值。
根据准确率最高或绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高(最低)气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值，因此N值是逐日滚动确认的。
5、如何确定最佳的M值，即如何确定最佳的试预报区间？
取不同的试预报区间，即M取不同的值，按照最佳的N值确定步骤中的方法分别确定最佳N值，利用公式(1)对网格点日最高最低气温预报的系统偏差进行统计，并利用公式(2)对预报区间网格点数值模式日最高最低气温进行偏差订正；通过历史回算，系统记录取不同试预报区间，即M取不同值时，预报区间网格点数值模式日最高最低气温的偏差订正结果，逐月对预报区间网格点数值模式日最高最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差进行统计，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的试预报区间。因此试预报区间(M值)是通过回算历史资料确定的，一旦确定后，逐月的M值是确定的。
6、业务应用步骤
根据数值模式气温预报产品和实况产品，开发定时运行程序，根据数值天气预报产品到报时间每天定时自动运行程序，实时输出订正后的气温精细化、网格化预报产品，实现业务运行，具体步骤如下：
(1)利用最佳的试预报区间确定步骤确定的最佳的试预报区间M，选择不同的准对称滑动统计期，对试预报区间的最高、最低气温进行试预报，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高或最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值；
(2)利用公式(1)对预报区间模式最高或最低气温预报的系统偏差进行统计；
(3)利用公式(2)对预报区间模式最高或最低气温预报进行订正；
(4)根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正，该步骤具体方法参考专利CN201810723060，本实施例对此不做赘述。
本实施例通过对数值模式气温精细化预报产品进行准对称统计期偏差滑动订正，并利用历史数据回算，根据预报性能最优原则确定试预报区间，不断更新气温预报偏差的准对称统计期，实现了对数值模式气温预报的有效订正。该订正方法在不断更新数值模式日最高或最低气温系统偏差的基础上，还对系统偏差的准对称统计期进行滑动更新，对模式的不断升级更新有较好的适应性，订正效果较好。
实施例2
如图2所示，为符合本实施例的一种基于活动区间的气温预报偏差订正系统，其包括：
数据整理模块：获取数值模式各个预报时效的气温预报产品和实况产品，日最高、最低气温预报产品和实况产品，并通过插值技术将上述气温预报产品和实况产品均插值到L*L的网格上，其中L为1-10km之间的任意值；
日最高最低气温系统偏差的确定模块：采用准对称滑动统计期的方式，即滑动取预报日之前和前一年预报日之后各N日，对上述两段时间的数值模式日最高最低气温的相对误差进行逐日计算，按照不同的N值获取不同准对称滑动统计期内数值预报模式日最高最低气温的平均相对误差作为模式的系统偏差，如公式(1)所示；
其中BIAS为统计得到的该模式该预报时效的最高或最低气温的系统偏差，moi为统计期内第i天起报的的模式预报最高或最低气温，ski为与moi时间相对应的实况观测最高、最低气温；
偏差订正模块：通过滑动统计估算数值预报模式的系统偏差，并将其用于订正数值模式的气温预报，偏差订正具体公式如公式(2)式所示：
Tdz＝Tmo+BIAS (2)
其中Tdz为气温订正预报结果，Tmo为数值模式预报结果，BIAS为准对称滑动统计得到的数值模式气温预报的系统偏差；
定时气温系统偏差的确定模块：根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正。
业务应用模块：根据数值模式气温预报产品和实况产品，利用定时运行程序，根据数值天气预报产品到报时间每天定时自动运行程序，实时输出订正后的气温精细化、网格化预报产品，实现业务运行。
优选地，还包括设置试预报区间和预报区间：
预报区间即为预报启动时刻可得到的最新起报时刻的模式温度预报，试预报区间即为预报区间对应模式起报时刻前1到M天起报的模式温度预报。如预报启动时刻为2020年3月5日02时，最新得到的数值模式资料为3月4日20时起报，相对应的3月4日20时起报的数值模式温度预报即为预报区间，以24小时预报为例，假定试预报区间M＝3天，即3月3日20时、3月2日20时、和3月1日20时起报的数值模式温度预报为试预报区间。由于预报启动时刻为3月5日02时，试预报区间的24小时气温预报对应的气温实况已知。
优选地，还包括最佳的N值确定模块：
在当日预报之前设置试预报区间M，利用日最高最低气温系统偏差的确定模块取不同的准对称滑动统计期，利用公式(1)确定模式系统偏差，并利用公式(2)对试预报区间的模式日最高、最低气温预报进行偏差订正，保存取不同N值确定的系统偏差以及模式日最高最低气温的偏差订正结果，计算试预报区间取不同的N值得到的日最高、最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差；
根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高、最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值，因此N值是逐日滚动确认的。得到最佳N值后，利用公式(1)对预报区间模式最高、最低气温的系统偏差进行统计，再利用公式(2)对预报区间的模式最高、最低气温的预报结果进行订正。
优选地，还包括最佳的试预报区间确定模块：
取不同的试预报区间(即M取不同的值)，按照最佳的N值确定模块中的方法分别确定最佳N值，利用公式(1)对网格点日最高最低气温预报的系统偏差进行统计，并利用公式(2)对预报区间网格点数值模式日最高最低气温进行偏差订正；
通过历史回算，系统记录取不同试预报区间(即M取不同值时)预报区间网格点数值模式日最高最低气温的偏差订正结果，逐月对预报区间网格点数值模式日最高最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差进行统计，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的试预报区间。
任何数值模式对气温预报都存在一定的系统偏差，为了对模式气温预报进行有效订正，本实施例创造一种基于活动区间的气温预报偏差订正系统，该系统在气温预报偏差滑动订正方法的基础上(专利号：CN201810723060)，采用准对称统计期的平均偏差来确定模式系统偏差，且利用活动区间的方法，滑动确定准对称统计期，可以更为科学地估算数值模式的气温预报系统偏差，进而对模式气温预报进行有效订正。即其是基于3个活动区间(统计期选取区间、试预报区间和预报区间)，较专利CN201810723060增加了试预报区间，从而使得准对称滑动统计期也能得到滑动更新，订正效果较好。具体如下：
1.数据整理模块：用于获取数值模式各个预报时效的气温预报产品和实况产品，日最高、最低气温预报产品和实况产品，并通过插值技术将上述温度预报产品和实况产品均插值到L*L(L可以取1-10km之间的任意值)的网格上；
2、日最高最低气温系统偏差的确定模块
采用准对称滑动统计期的方式，即滑动取预报日之前和前一年预报日之后各N日(共2*N日)，对上述两段时间的数值模式日最高最低气温的相对误差进行逐日计算，按照不同的N值获取不同准对称滑动统计期内数值预报模式日最高最低气温的平均相对误差作为模式的系统偏差，如公式(1)所示：
其中BIAS为统计得到的该模式该预报时效的最高或最低气温的系统偏差，moi为统计期内第i天起报的的模式预报最高或最低气温，ski为与moi时间相对应的实况观测最高、最低气温；
3.偏差订正模块：即通过滑动统计估算数值预报模式的系统偏差，并将其用于订正数值模式的气温预报，偏差订正具体公式如(2)式所示：
Tdz＝Tmo+BIAS (2)
其中Tdz为气温订正预报结果，Tmo为数值模式预报结果，BIAS为准对称滑动统计得到的数值模式气温预报的系统偏差；
4、如何确定最佳的N值？
在当日预报之前设置试预报区间M，利用日最高最低气温系统偏差的确定步骤取不同的准对称滑动统计期，利用公式(1)确定模式系统偏差，并利用公式(2)对试预报区间的模式日最高、最低气温预报进行偏差订正，保存取不同N值确定的系统偏差以及模式日最高最低气温的偏差订正结果，计算试预报区间取不同的N值得到的日最高、最低气温订正结果的预报准确率或平均绝对误差，如公式(3)式和公式(4)式所示：
预报准确率：
G代表预报准确率，Nzq代表预报正确(日最高气温或日最低气温预报与实况的差值在±2℃之内)的格点/次数，Nz为预报的总格点/次数。
平均绝对误差：
ME代表试预报区间的气温订正结果的平均绝对误差，dzj代表检验样本中第j天起报的日最高或最低气温的模式订正结果，skj代表与dzj时间相对应的日最高或最低气温的观测实况值。
根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高、最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值，因此N值是逐日滚动确认的；
5、如何确定最佳的M值，即如何确定最佳的试预报区间？
取不同的试预报区间，即M取不同的值，按照最佳的N值确定步骤中的方法分别确定最佳N值，利用公式(1)对网格点日最高最低气温预报的系统偏差进行统计，并利用公式(2)对预报区间网格点数值模式日最高最低气温进行偏差订正；通过历史回算，系统记录取不同试预报区间，即M取不同值时，预报区间网格点数值模式日最高最低气温的偏差订正结果，逐月对预报区间网格点数值模式日最高最低气温订正结果的预报准确率和平均绝对误差进行统计，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的试预报区间。因此试预报区间(M值)是通过回算历史资料确定的，一旦确定后，逐月的M值是确定的。
6、业务应用模块
根据数值模式气温预报产品和实况产品，开发定时运行程序，根据数值天气预报产品到报时间每天定时自动运行程序，实时输出订正后的气温精细化、网格化预报产品，实现业务运行，具体如下：
(1)根据统计好的最佳的试预报区间M，选择不同的准对称滑动统计期，对试预报区间的最高、最低气温进行试预报，根据准确率最高或平均绝对误差最小原则选取订正效果最好的系统偏差订正方式，即确定日最高或最低气温的最优系统偏差准对称滑动统计期，即确定最佳N值；
(2)利用公式(1)对预报区间模式最高或最低气温预报的系统偏差进行统计；
(3)利用公式(2)对预报区间模式最高或最低气温预报进行订正；
(4)根据网格点上数值模式日最高最低气温预报偏差订正值线性订正到定时气温预报，从而进行定时气温预报的订正，该步骤具体方法参考专利CN201810723060，本实施例对此不做赘述。
本实施例通过对数值模式气温精细化预报产品进行准对称统计期偏差滑动订正，并利用历史数据回算，根据预报性能最优原则确定试预报区间，不断更新气温预报偏差的准对称统计期，实现了对数值模式气温预报的有效订正。该订正方法在不断更新数值模式日最高或最低气温系统偏差的基础上，还对系统偏差的准对称统计期进行滑动更新，对模式的不断升级更新有较好的适应性，订正效果较好。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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