作者：张玉荣日最高气温日最低气温linest函数数值预报产品多元线性回归
摘要：该文利用C#程序语言逐日读取欧洲数值预报模式（Ec）、中国数值预报模式（T639）、德国天气在线（zx）、美国天气（MG）、中国天气（ZG）、中央气象台指导预报（ZY）6家模式预报的日最高气温（他）和日最低气温（Td）预报值，建立预报数据库。使用LINEST函数对他和Td做多元回归分析，得出6家模式的集成预报结果，结果表明：集成预报（JC）比6家模式预报准确率都高；同时，建立本地化订正方法，将原6家模式他和Td进行订正后再集成，结果表明：订正后的集成比直接集成准确率提高了0％～4％，说明订正方法的使用对提高气温预报准确率有一定的效果。另外，通过对各家模式预报结果和集成预报结果的检验分析，不仅为预报员择优使用数值预报产品提供参考依据，也为数值预报产品释用提供一定的参考方法。
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