統計預報

統計預報是利用統計數學方法開展天氣預報。根據大量的歷史資料，從天氣現象中尋找與預報對象較好關係的物理因子作為預報的依據，然後採用概率統計方法，將所選因子與預報量之間建立聯繫，找出天氣、氣候變化的統計規律，來預報未來天氣。

統計預報方法有經典統計方法和統計動力預報方法等，統計動力預報方法又包括完全預報方法和模式輸出預報方法 ^[1]  。

（1）經典統計方法：從大量歷史資料中尋找統計規律，運用統計方法建立關係，需要建立初始條件和以後某個時刻條件之間的統計關係。通俗講，經典統計方法是根據統計方法利用當前現有資料預報未來天氣。

（2）完全預報方法：統計歷史天氣圖上氣象要素和預報量之間的同時關係，經過篩選建立統計預報方法。此方法是假定數值預報作的形勢預報完全正確，把它代入統計預報方程，就可得到預報量的預報。由於用了較長時間的歷史資料，所得預報方程比較穩定，不會受到數值模式改進的影響，預報精度一般高於經典的統計預報方法，但不適合用作概率預報。通俗講，完全預報方法是根據歷史資料將未來環流與天氣構成統計預報關係，再把數值預報所預報的未來環流代入相關方程預報未來天氣。

（3）模式輸出統計預報方法：分析數值預報的形勢預報及物理量預報與預報量的同時關係，建立預報方程，用數值預報結果代入方程，作氣象要素的預報。

統計預報的核心問題是預報因子的問題，儘可能找到與預報對象有較好關係的因子，利用數學統計方法，將所選因子與預報量之間建立一定的聯繫，是統計預報的關鍵。預報因子與預報量的關係與氣象歷史資料的符合程度，能夠反映預報的有效性。統計預報過程的完善是多次循環選取預報因子的結果。一個完整的統計預報過程由三方面組成：物理因子的選擇；數學統計關係的建立；預報效果的檢驗。