当前,数值天气预报模式是气象预报的重要途径,但初始场数据同化、物理过程参数化等方面的不足,以及地球系统固有的混沌特性,常导致数值模式难以真实精准地反映天气发生发展态势,其准确率有待进一步提高。1-7天气温预报是当前业务预报的重要组成部分,在提高预报预警能力、服务防灾减灾建设中发挥重要作用。本文以东亚地区1-7天气温（日最高/最低气温）预报为研究对象,使用平均绝对误差（MAE）、两度预报准确率（HR2）、模态相关系数（PCC）等多种方法对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国国家环境预报中心（NCEP）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）的模式预报结果进行综合评估,分析误差的时空分布特征;以递减平均法（DAM）作为预报参考,开展基于逐步模态投影法（SPPM）、邻域模态投影法（NPPM）的单模式气温预报订正试验,以期有效提高气温预报技巧;利用基于均方差（MSE）的误差分解方法对不同预报方案的误差进行诊断,分析预报误差来源,并揭示不同方案对不同来源误差的订正作用。本研究得到的主要结论如下:（1）总体而言,ECMWF和JMA较NCEP和UKMO在东亚地区有更高的气温预报技巧,且ECMWF总体表现最优。各模式的误差大值均主要集中在高原地区,且随预报时效的增长逐渐呈现出北高南低的特征。在Tmax预报中,各模式的预报技巧随季节变化不大;而在Tmin预报中,其预报技巧随季节变化特征较为明显,其在夏季有着最高的预报技巧。此外,ECMWF总体表现更多的冷偏差,JMA表现出更多的暖偏差,而NCEP和UKMO二者偏差分布较为均匀。（2）对最优单模式ECMWF气温预报的订正研究发现,DAM、SPPM、NPPM均能在一定程度上改善原始单模式的预报技巧,且总体而言NPPM表现最佳。各统计后处理模型均在原始误差最大的高原地区表现出了最佳的订正效果。经过NPPM订正后,ECMWF的冷偏差得到明显改进,绝对误差小于1℃的比例显著提高。在分别对高温、低温个例事件的预报试验中,DAM和SPPM均能有效提高高温事件中Tmax的预报技巧,但在低温事件中表现不佳,NPPM则在高温和低温事件中均表现出了出色的预报技巧,且对原始ECMWF预报的暖偏差和冷偏差都产生了显著优化。（3）对ECMWF气温预报的MSE分解研究表明:序列误差项是误差的主要来源,其随预报时效明显增长;偏差项是误差的第二来源,其随预报时效无明显变化;分布误差项占总体贡献则相对较小。DAM、SPPM、NPPM均能显著降低偏差项和分布误差项,且各方案订正效果基本相当。而在序列误差项方面,仅有NPPM展现了明显优势。对于两次个例预报试验,偏差项成为预报误差的主要来源,高温事件中三种后处理模型均有效降低了偏差项,但在低温事件中仅NPPM产生显著的改进效果。本研究旨在使用模态投影等多种后处理方法,有效提高1-7天气温预报技巧,并对不同方案的预报误差进行诊断分析,在当前数值网格预报成为气象业务预报主流趋势的背景下,为数值模式预报结果在业务部门和科研工作中的使用提供了重要参考,具有重要的科学意义与应用价值。