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user: 3. 试验结果分析 3.1. EOF与BP神经网络相结合的方式对GRAPES_Meso的订正结果分析 这里以欧洲中心的再分析数据作为实际数据，以2015~2017年、2016~2017年和2017年分别作为订正期，将订正期内GRAPES_Meso数值预报系统每天0时和12时两个起报时的2 m处温度6 h预报数据的预报误差整合为一个序列(序列一)、每天0时起报的2 m处温度6 h预报数据的预报误差单独作为一个序列(序列二)、每天12时起报的2 m处温度6 h预报数据的预报误差单独作为一个序列(序列三)，对每个序列数据进行EOF分解得到各模态的空间特征向量和时间系数，其各个模态的方差贡献率和前四个模态的累积方差贡献率如表1所示。由表1可知，在2015~2017年，三个序列的前四个模态的累积方差贡献率均分别达到51.15%、59.89%和48.81%；在2016~2017年，三个序列的前四个模态的累积方差贡献率均分别达到55.15%、64.25%和52.27%；在2017年，三个序列的前四个模态的累积方差贡献率均分别达到57.26%、66.88%和52.63%。因此，选取前四个模态的时间系数，使用BP神经网络的方法对其进行训练，得到体现时间系数变化规律的模型。之后，使用该模型计算2018年1月份到6月份各个序列前四个模态中每个模态的时间系数。使用BP神经网络计算所得2018年1月份到6月份各个序列前四个模态中每个模态的时间系数和前四个模态的空间特征向量进行数据重构，则可以得到一个新的数据序列，该数据既为2018年1月份到6月份预报误差估计值。使用该预报误差估计值对GRAPES_Meso数值预报系统2018年1月份到6月份预报数据进行订正，得到订正后的预报数据，进而计算出订正后的预报误差。 Table 1 The variance contribution rate of the first four modes of each sequenc 第一模态方差贡献率(%) 第二模态方差贡献率(%) 第三模态方差贡献率(%) 第四模态方差贡献率(%) 累积方差贡献率(%) 序列一 2015~2017 27.04 13.60 6.64 3.87 51.15 2016~2017 28.17 15.13 7.53 4.32 55.15 2017 29.98 15.01 7.72 4.55 57.26 序列二 2015~2017 42.49 9.31 5.43 2.66 59.89 2016~2017 44.84 10.39 6.34 2.68 64.25 2017 48.49 9.82 6.49 2.08 66.88 序列三 2015~2017 29.99 10.95 5.14 2.73 48.81 2016~2017 32.41 11.01 5.85 3.00 52.27 2017 33.78 8.94 6.46 3.45 52.63 表1. 各序列前四个模态的方差贡献率 3.1.1. 基于0时和12时两个起报时的订正结果分析 基于GRAPES_Meso数值预报系统每天0时和12时两个起报时的2 m处温度6 h预报数据的预报误差整合成的一个序列，即序列一以2015~2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 1 )、以2016~2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 3 )、以2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化如图1所示。 由图可知，以2015~2017年为订正期，在160时次即前80天，订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差的绝对值之下，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在160时次即前80天之后，订正后预报误差的绝对值逐渐在实际预报误差的绝对值之上，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。这表明在前80天即2018年3月份下旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。以2016~2017年为订正期，在140时次即前70天，订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差的绝对值之下，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在140时次即前70天之后，订正后预报误差的绝对值逐渐在实际预报误差的绝对值之上，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。这表明在前70天即2018年3月份中旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。以2017年为订正期，在100时次即前50天，订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差的绝对值之下，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在100时次即前50天之后，订正后预报误差的绝对值逐渐在实际预报误差的绝对值之上，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。这表明在前50天即2018年2月份下旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。 图1. 使用序列一订正后预报误差的绝对值(d 1 、d 3 、d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化 实际预报误差绝对值与订正后预报误差绝对值之差即预报误差绝对值减少量的时间平均如表2所示，以2015~2017年为订正期，1月份平均减少0.33℃、2月份平均减少0.40℃、3月份平均减少0.15℃、4月份平均增加0.23℃、5月份平均增加0.73℃、6月份平均增加1.09℃、1月份至6月份平均增加0.20℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份、2月份和3月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。以2016~2017年为订正期，1月份平均减少0.38℃、2月份平均减少0.24℃、3月份平均增加0.14℃、4月份平均增加0.46℃、5月份平均增加0.65℃、6月份平均增加0.59℃、1月份至6月份平均增加0.21℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份和2月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。以2017年为订正期，1月份平均减少0.34℃、2月份平基本不变、3月份平均增加0.72℃、4月份平均增加1.39℃、5月份平均增加1.66℃、6月份平均增加1.62℃、1月份至6月份平均增加0.85℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。 Table 2 Time-averaged amount of decrease in absolute value of forecast error after correction use the sequence on 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1~6月 预报误差绝对值减少量(℃) 2015~2017 0.33 0.40 0.15 −0.23 −0.73 −1.09 −0.20 2016~2017 0.38 0.24 −0.14 −0.46 −0.65 −0.59 −0.21 2017 0.34 0.00 −0.72 −1.39 −1.66 −1.62 −0.85 表2. 使用序列一订正后预报误差绝对值减少量的时间平均值 3.1.2. 基于0时起报的订正结果分析 基于GRAPES_Meso数值预报系统每天0时起报的2 m处温度6 h预报数据的预报误差单独组成的一个序列，即序列二以2015~2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 1 )、以2016~2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 3 )、以2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化如图2所示。 由图可知，以2015~2017年为订正期，在90时次即前90天，订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差的绝对值之下，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在90时次即前90天之后，订正后预报误差的绝对值逐渐在实际预报误差的绝对值之上，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。这表明在前90天即2018年4月份上旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。以2016~2017年为订正期和以2017年为订正期，在60时次左右即前60天，订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差的绝对值之下，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在60时次即前60天之后，订正后预报误差的绝对值逐渐在实际预报误差的绝对值之上，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。这表明在前60天即2018年3月份上旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。 实际预报误差绝对值与订正后预报误差绝对值之差即预报误差绝对值减少量的时间平均如表3所示，以2015~2017年为订正期，1月份平均减少0.56℃、2月份平均减少0.61℃、3月份平均减少0.06℃、4月份平均增加0.53℃、5月份平均增加1.35℃、6月份平均增加2.00℃、1月份至6月份平均增加0.45℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份、2月份和3月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。以2016~2017年为订正期，1月份平均减少0.54℃、2月份平均减少0.21℃、3月份平均增加0.69℃、4月份平均增加1.61℃、5月份平均增加2.62℃、6月份平均增加3.46℃、1月份至6月份平均增加1.28℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份和2月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。以2017年为订正期，1月份平均减少0.38℃、2月份平均减少0.04℃、3月份平均增加0.70℃、4月份平均增加1.10℃、5月份平均增加1.64℃、6月份平均增加1.92℃、1月份至6月份平均增加0.83℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份和2月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。虽然以2016~2017年为订正期和以2017年为订正期均能在2018年1月份和2月份提高预报准确率，但前者的订正效果要略好于后者。 图2. 使用序列二订正后预报误差的绝对值(d 1 、d 3 、d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化 Table 3 Time-averaged amount of decrease in absolute value of forecast error after correction use the sequence tw 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1~6月 预报误差绝对值减少量(℃) 2015~2017 0.56 0.61 0.06 −0.53 −1.35 −2.00 −0.45 2016~2017 0.54 0.21 −0.69 −1.61 −2.62 −3.46 −1.28 2017 0.38 0.04 −0.70 −1.10 −1.64 −1.92 −0.83 表3. 使用序列二订正后预报误差绝对值减少量的时间平均值 3.1.3. 基于12时起报的订正结果分析 基于GRAPES_Meso数值预报系统每天0时起报的2 m处温度6 h预报数据的预报误差单独组成的一个序列，即序列三以2015~2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 1 )、以2016~2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 3 )、以2017年为订正期计算所得的订正后预报误差的绝对值(d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化如图3所示。 由图可知，以2015~2017年为订正期、以2016~2017年为订正期和以2017年为订正期，在60时次左右即前60天，订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差的绝对值之下，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在60时次即前60天之后，订正后预报误差的绝对值逐渐在实际预报误差的绝对值之上，订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。这表明在前60天即2018年3月份上旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。 实际预报误差绝对值与订正后预报误差绝对值之差即预报误差绝对值减少量的时间平均如表4所示，以2015~2017年为订正期，1月份平均减少0.56℃、2月份平均减少0.33℃、3月份平均增加0.23℃、4月份平均增加0.75℃、5月份平均增加0.94℃、6月份平均增加1.06℃、1月份至6月份平均增加0.35℃。以2016~2017年为订正期，1月份平均减少0.56℃、2月份平均减少0.25℃、3月份平均增加0.36℃、4月份平均增加0.88℃、5月份平均增加0.97℃、6月份平均增加0.68℃、1月份至6月份平均增加0.35℃。以2017年为订正期，1月份平均减少0.50℃、2月份平均减少0.13℃、3月份平均增加0.65℃、4月份平均增加1.37℃、5月份平均增加1.80℃、6月份平均增加1.84℃、1月份至6月份平均增加0.85℃。这表示，在三个订正期，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份和2月份能有效减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。而且以2015-2017年为订正期订正效果最好，其次是以2016~2017年为订正期订正效果较好，以2017年为订正期订正效果最差。 图3. 使用序列三订正后预报误差的绝对值(d 1 、d 3 、d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化 Table 4 Time-averaged amount of decrease in absolute value of forecast error after correction use the sequence thre 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1~6月 预报误差绝对值减少量(℃) 2015~2017 0.56 0.33 −0.23 −0.75 −0.94 −1.06 −0.35 2016~2017 0.56 0.25 −0.36 −0.88 −0.97 −0.68 −0.35 2017 0.50 0.13 −0.65 −1.37 −1.80 −1.84 −0.85 表4. 使用序列三订正后预报误差绝对值减少量的时间平均值 由上述结果可看出，使用EOF与BP神经网络相结合的方式对GRAPES_Meso数值预报结果进行订正具有很强的时效性，前几个月的订正效果较好，能有效减少预报误差，随着时间的推移订正效果越来越差。并且该方法的订正效果与订正期有关，订正期越长，使用的订正数据越多，订正效果越好。0时和12时起报的数据单独组成的序列在1月份订正效果远好于共同组成的序列。 3.2. 与BP神经网络订正方法的效果比较 由于GRAPES_Meso数值预报系统空间覆盖范围较大，以欧洲中心的再分析数据作为实际数据为输出，以GRAPES_Meso数值模式全部区域2 m处温度预报数据为输入，利用BP神经网络建立模式温度预报误差订正方法所需要的运算量太大，对计算机的要求过高，实际操作比较困难。在本文中选取山东半岛地区GRAPES_Meso数值模式2 m处温度预报数据为输入数据，使用BP神经网络建立误差订正模型，对山东半岛地区的2 m温度预报进行订正。由3.1可知，以2015~2017年为订正期的订正结果更好，因此选取3.1中该订正期山东半岛地区的EOF和BP神经网络相结合的方法的预报误差订正结果，将两者进行比较。 3.2.1. 基于0时和12时两个起报时的方法对比 将山东半岛地区2015~2017年GRAPES_Meso数值预报系统每天0时和12时两个起报时的2 m处温度6 h预报数据作为输入数据，对应时间点的实际数据作为输出数据进行网络训练，得到能够表示两者之间关系的网络模型。使用该网络模型对2018年1月份到6月份每天0时和12时两个起报时的2 m处温度6 h预报数据进行订正，得到订正之后的预报数据，进而计算出订正后的预报误差。 使用BP神经网络订正后预报误差的绝对值(d 1 )、使用EOF和BP神经网络相结合的方法订正后预报误差的绝对值(d 2 )和实际预报误差的绝对值(d 3 )以及d 1 -d 3 、d 2 -d 3 的空间平均随时次的变化如图4所示。由图可知，在100时次即前50天，使用EOF与BP相结合的方法订正后预报误差的绝对值总体在其它两个值之下，使用该方法订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体小于0，使用该方法订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在100时次即前50天之后，使用EOF与BP相结合的方法订正后预报误差的绝对值逐渐在其它两个值之上，使用该方法订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，使用该方法订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。而使用BP神经网络订正方法订正后预报误差的绝对值在100时次即50天之前在其它两个值之上，使用该方法订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体大于0，使用该方法订正后预报误差的绝对值大于实际预报误差绝对值。而在100时次即50天之后，使用该方法订正后预报误差的绝对值在其它两个值之下，其与实际误差绝对值之差总体小于0，使用该方法订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。这表明在前50天即2018年2月份下旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度；而在2018年2月份下旬之后，BP神经网络订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。 实际预报误差绝对值与订正后预报误差绝对值之差即预报误差绝对值减少量的时间平均如表5所示，使用EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法在1月份平均减少0.09℃、2月份平均减少0.12℃、3月份平均增加0.23℃、4月份平均增加0.37℃、5月份平均增加0.57℃、6月份平均增加0.70℃、1月份至6月份平均增加0.28℃。使用BP神经网络订正方法在1月份平均增加0.15℃、2月份平均减少0.05℃、3月份平均增加0.01℃、4月份平均减少0.04℃、5月份平均减少0.11℃、6月份平均减少0.11℃、1月份至6月份平均减少0.02℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份和2月份能更加有效的减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。但总体而言，BP神经网络订正方法效果更好。 图4. 分别使用两种方法根据序列一订正后预报误差的绝对值(d 1 、d 2 )和实际预报误差的绝对值(d 3 )以及d 1 -d 3 、d 2 -d 3 的空间平均随时次的变化 Table 5 Time-averaged amount of decrease in absolute value of forecast error after correction use two methods according to the sequence on 预报误差绝对值减少量(℃) 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1~6月 EOF + BP 0.09 0.12 −0.23 −0.37 −0.57 −0.70 −0.28 BP −0.15 0.05 −0.01 0.04 0.11 0.11 0.02 表5. 分别使用两种方法根据序列一订正后预报误差绝对值减少量的时间平均值 3.2.2. 基于0时起报的方法对比 将山东半岛地区2015~2017年GRAPES_Meso数值预报系统每天0时起报的2 m处温度6 h预报数据作为输入数据，对应时间点的实际数据作为输出数据进行网络训练，得到能够表示两者之间关系的网络模型。使用该网络模型对2018年1月份到6月份每天0时起报的2 m处温度6 h预报数据进行订正，得到订正之后的预报数据，进而计算出订正后的预报误差。 使用BP神经网络订正后预报误差的绝对值(d 1 )、使用EOF和BP神经网络相结合的方法订正后预报误差的绝对值(d 2 )和实际预报误差的绝对值(d 3 )以及d 1 -d 3 、d 2 -d 3 的空间平均随时次的变化如图5所示。由图可知，使用EOF与BP相结合的方法订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差绝对值之上，其差值总体大于0，该方法订正后预报误差绝对值大于实际预报误差绝对值。而BP神经网络方法订正后预报误差的绝对值总体在实际预报误差绝对值之下其差值总体小于0，该方法订正后预报误差绝对值小于实际预报误差绝对值。这表明BP神经网络订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度，而EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法则不能。 实际预报误差绝对值与订正后预报误差绝对值之差即预报误差绝对值减少量的时间平均如表6所示，使用EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法在1月份平均增加0.44℃、2月份平均增加0.96℃、3月份平均增加1.78℃、4月份平均增加2.38℃、5月份平均增加2.85℃、6月份平均增加3.19℃、1月份至6月份平均增加1.94℃。使用BP神经网络订正方法在1月份变化不大、2月份平均减少0.26℃、3月份平均减少0.19℃、4月份平均减少0.26℃、5月份平均减少0.44℃、6月份平均减少0.64℃、1月份至6月份平均减少0.30℃。这表示，相比于EOF与BP神经网络相结合的方法，BP神经网络订正方法效果更好。 图5. 分别使用两种方法根据序列二订正后预报误差的绝对值(d 1 、d 2 )和实际预报误差的绝对值(d 3 )以及d 1 -d 3 、d 2 -d 3 的空间平均随时次的变化 Table 6 Time-averaged amount of decrease in absolute value of forecast error after correction use two methods according to the sequence tw 预报误差绝对值减少量(℃) 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1~6月 EOF + BP −0.44 −0.96 −1.78 −2.38 −2.85 −3.19 −1.94 BP 0.00 0.26 0.19 0.26 0.44 0.64 0.30 表6. 分别使用两种方法根据序列二订正后预报误差绝对值减少量的时间平均值 3.2.3. 基于12时起报的方法对比 将山东半岛地区2015~2017年GRAPES_Meso数值预报系统每天12时起报的2 m处温度6 h预报数据作为输入数据，对应时间点的实际数据作为输出数据进行网络训练，得到能够表示两者之间关系的网络模型。使用该网络模型对2018年1月份到6月份每天12时起报的2 m处温度6 h预报数据进行订正，得到订正之后的预报数据，进而计算出订正后的预报误差。 使用BP神经网络订正后预报误差的绝对值(d 1 )、使用EOF和BP神经网络相结合的方法订正后预报误差的绝对值(d 2 )和实际预报误差的绝对值(d 3 )以及d 1 -d 3 、d 2 -d 3 的空间平均随时次的变化如图6所示。由图可知，在40时次即前40天，使用EOF与BP相结合的方法订正后预报误差的绝对值总体在其它两个值之下，使用该方法订正后预报误差的绝对值与实际误差绝对值之差总体小于0，使用该方法订正后预报误差绝对值总体要比实际预报误差绝对值小。在40时次即前40天之后，使用EOF与BP相结合的方法订正后预报误差的绝对值逐渐在其它两个值之上，使用该方法订正后预报误差的绝对值与实际预报误差绝对值之差总体开始大于0，使用该方法订正后预报误差的绝对值开始大于实际预报误差绝对值。而使用BP神经网络订正方法订正后预报误差的绝对值除部分时次外，总体而言在实际预报误差绝对值之下，其差值之差总体小于0，使用该方法订正后预报误差的绝对值总体小于实际预报误差绝对值。这表明在前40天即2018年2月份中旬之前，EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法能更加有效减少预报误差，提高预报的准确度；而在2018年1~6月份，总体而言，BP神经网络订正方法能有效减少预报误差，提高预报的准确度。 实际预报误差绝对值与订正后预报误差绝对值之差即预报误差绝对值减少量的时间平均如表7所示，使用EOF分析与BP神经网络相结合的订正方法在1月份平均减少0.58℃、2月份平均增加0.29℃、3月份平均增加1.46℃、4月份平均增加2.05℃、5月份平均增加2.26℃、6月份平均增加2.57℃、1月份至6月份平均增加1.35℃。使用BP神经网络订正方法在1月份平均减少0.16℃、2月份平均减少0.14℃、3月份平均减少0.05℃、4月份平均增加0.28℃、5月份平均减少0.01℃、6月份平均减少0.07℃、1月份至6月份平均减少0.03℃。这表示，EOF与BP神经网络相结合的方法在1月份能更加有效的减少预报误差的绝对值，提高预报准确率。但总体而言，BP神经网络订正方法效果更好。 图6. 分别使用两种方法根据序列三订正后预报误差的绝对值(d 1 、d 3 、d 4 )和实际预报误差的绝对值(d 2 )以及d 1 -d 2 、d 3 -d 2 、d 4 -d 2 的空间平均随时次的变化 Table 7 Time-averaged amount of decrease in absolute value of forecast error after correction use two methods according to the sequence thre 预报误差绝对值减少量(℃) 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1~6月 EOF + BP 0.58 −0.29 −1.46 −2.05 −2.26 −2.57 −1.35 BP 0.16 0.14 0.05 −0.28 0.01 0.07 0.03 表7. 分别使用两种方法根据序列三正后预报误差绝对值减少量的时间平均值 通过以上对比可以看出，在山东地区，EOF和BP神经网络相结合的订正方法不适用于基于每日0时起报的预报数据。而对于基于每日0时和12时两个起报时的预报数据和基于每日12时起报的预报数据而言，EOF和BP神经网络相结合的方法具有较强的时效性，在前1、2个月左右可以更好的减少预报误差，提高预报准确率，BP神经网络在前1、2个月左右的预报效果没有前者好，但在整个训练期，均能起到较好的订正效果。