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动态相似统计方法作为一种提出较早的数值产品释用方法,具有其独特的优势,但由于计算量大,使其推广应用遇到一定困难。随着计算机运算能力的提升、历史资料的积累,制约动态相似统计方法应用推广的困难一定程度上得以缓解,对其进行深入研究成为现实的可能,也具有十分重要的意义。本文首先对传统动态相似统计方法(MOS动态相似统计)存在的不足进行了分析,利用环渤海地区7个代表站的平均温度、最高温度、最低温度变化预报进行了改进试验,尝试在动态相似统计中引入多要素多层次过滤以提高相似过滤质量,引入PP思想将有较长序列的历史资料作为样本库,以便充分利用历史资料(改进后的方法称为PP动态相似统计)；并利用PP动态相似统计进行了环渤海地区58站平均温度、最高温度、最低温度变化回报；为进一步验证对动态相似统计方法改进的效果,一并利用MOS动态相似统计进行了环渤海地区58站平均温度、最高温度、最低温度变化回报。结果表明：(1)在动态相似统计中引入的多要素两层过滤方案既考虑了天气形势相似又考虑未来演变过程相似,预报效果有明显的提高。(2)无论是PP还是MOS动态相似统计方法对平均温度、最低温度变化的预报效果要较对最高温度变化的预报效果好；从季节差异上看,两种方法对三个要素的预报均是夏季预报效果最好,春季预报效果最差,秋冬季预报准确率相当；从地域分布上看,在环渤海地区,随着纬度增加这两种方法的预报准确率均在逐渐降低。(3)PP动态相似统计方法较MOS动态相似统计方法对历史资料的使用更为充分,有效挖掘了历史资料中的预报信息,其预报准确率平均要较MOS动态相似统计预报准确率高10%左右,预报能力相对较好。(4) PP动态相似统计预报准确率达到或接近业务化水平,因此,利用PP动态相似统计方法进行了业务化应用探讨,并分析了业务化中的难点,介绍了关键技术。系统试运行表明,PP动态相似统计对中期温度变化有较好的预报能力。