一种基于PM2.5浓度的对数值模式温度预报订正方法

本发明涉及气象预报订正技术领域，具体涉及一种基于PM2.5浓度的对数值模式温度预报订正方法，包括以下步骤：S1：收集过去3年的逐小时整点温度数据和每日最高、最低温度数据，同时获取相应时间段的PM2.5浓度数据；S2：进行偏差分析；S3：选择155µg/m³作为PM2.5浓度的阈值，将数据样本分为高浓度样本（Chigh）和低浓度样本（Clow）。对每一类样本分别构建线性回归模型：S4：通过预测当日的PM2.5浓度来决定使用哪一种回归模型进行温度预报修正。本发明基于PM2.5浓度与温度预报偏差之间的统计关系，通过双重回归模型策略应对不同污染浓度条件下的预报偏差，实现对传统数值模式预报的有效校正，并提高温度预报的准确性与可靠性。