本文利用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法的基本原理以及滑动自适应权重法这一权重确定方案,对ECMWF、CMA、NCEP三个中心2012年夏季的10 m全风速场集合预报的结果进行偏差订正。并采用均方根误差、Talagrand分布图作为预报准确性的评价指标,对订正前后的集合预报结果进行评估。同时,引入预报不一致性这一概念,并采用Jumpiness指数以及由该指数为基础而定义的预报单点跳跃、异号两点跳跃、异号三点跳跃等预报不一致性相关概念对ECMWF中心2012年夏季10m全风速场集合预报订正前后的预报不一致性进行分析。引入预报不一致性这一概念,一方面是为了对风场的预报不一致性有一个基础认识,另一方面也是将预报不一致性作为评价确定性预报的指标,从预报不一致性的角度对卡尔曼滤波类型自适应误差订正法的订正效果进行评价。通过目前的研究结果,可以得到以下结论：总体来看,对ECMWF、CMA、NCEP三个中心不同起报时刻以及预报时效的10 m全风速场集合预报采用卡尔曼滤波类型误差订正法后,各个中心的10 m全风速场集合预报的结果通过偏差订正后其均方根误差相对于原始预报结果的均方根误差有所下降。对于ECMWF中心以及CMA中心来说,卡尔曼滤波类型误差订正法对12 UTC起报的10m全风速场集合预报的后验订正效果相对明显。NCEP中心则与前两个中心不同,其不同起报时刻的后验订正效果差异不是很大。在这三个中心里,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法对CMA中心的集合预报结果的总体订正效果最优。从均方根误差在研究区域内的空间分布特征来看,不管是24 h预报还是240 h预报,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法对中低纬度地区的订正效果比较显著。当起报时刻为00 UTC时,卡尔曼滤波类型误差订正法对ECMWF中心与CMA中心的240 h预报的订正效果都要比24 h预报的订正效果好,而NCEP中心则与这两个中心的情况相反。当起报时刻为12 UTC时其结果则与起报时刻为00 UTC时完全相反,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法对这三个中心的24 h预报的订正效果都要比240 h预报的订正效果好。且与00 UTC起报时相比,对中高纬度地区的订正效果有明显提升。卡尔曼滤波类型误差订正法对改善集合成员的离散度是具有一定作用的,虽然不能完全解决Talagrand的U型分布或者L型分布的问题但是订正以后各个中心不同起报时刻的Talagrand分布图都有所平缓。其次,关于时间平均不一致性特征方面。从ECMWF中心的时间平均不一致性指数的特征来看,短时效集合平均预报的预报一致性相对较好,随着预报时效的延长时间平均不一致性指数也随之增大,预报一致性下降,这一特点与实践经验是一致的。采用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法后,集合平均预报的时间不一致性指数有所下降,且随着时效的延长时间不一致性指数下降的越多,说明卡尔曼滤波类型误差订正法对长时效的预报不一致性具有相对好的改善效果。对于ECMWF中心的10 m全风速场集合预报来说,无论是在订正前还是订正后,在这92天里单点跳跃现象出现的次数最多,其次是异号两点跳跃现象,异号三点跳跃现象出现的次数最少这一特征与实践经验相符。订正后三种预报跳跃现象出现的次数都各有降低,这表明卡尔曼滤波类型自适应误差订正法对预报跳跃现象确实有所改善。卡尔曼滤波类型自适应误差订正法对单点跳跃现象和异号两点跳跃现象的改善效果相对较好,对异号三点跳跃现象的改善效果相对较差。