本文做的短临预报方案为逐15 min滚动预报未来4 h的总辐射， 时间分辨率为15 min， 即每次预报未来16个时间步长， 每个时间步长有短临预报总辐射、 订正后的短临预报总辐射和对应的观测总辐射， 试验时间为2019年1月1日至12月31日。

本文设计3种检验手段： （1）典型天气个例分析。挑选3种典型天气（晴天、 云天、 阴天）的个例进行分析， 检验本方法在不同天气条件下的预报能力。（2）不考虑时间变化的16个预报时间步长综合统计分析。每次短临预报， 都有一条16个预报时间步长的预报曲线， 不考虑每条预报曲线的时间变化， 只统计每个预报时间步长的统计结果， 比如将所有预报曲线的第1个预报时间步长的结果进行统计， 如此类推， 检验该方法对预报未来4 h辐射的能力。（3）整点预报时刻的全年综合统计分析。以每天11:00起报为检验对象， 预报未来4 h的结果， 整点预报时刻为12:00、 13:00、 14:00和15:00， 对2019年每天11:00起报的4 h整点预报结果进行统计分析。

文中涉及的检验用到以下指标。

平均相对误差：

均方根误差：

相关系数：

式中： O_{\mathrm{G}\mathrm{H}\mathrm{I}}为地面观测总辐照度； \overline{O_{\mathrm{G}\mathrm{H}\mathrm{I}}}为地面观测总辐照度的平均； F_{\mathrm{G}\mathrm{H}\mathrm{I}}为预报总辐照度； \overline{F_{GHI}}为预报总辐照度的平均； N为统计样本数。

为检验试验效果， 挑选3种典型天气（晴天、 云天、 阴天）的个例进行分析， 因中午时分辐射最大， 挑选以11:00为预报时间， 预报未来4 h作为研究对象。本文以小时云量（100为全云）为指标， 分析3种特殊天气条件下短临预报能力（程兴宏等， 2014）： （1）11:00 -15:00每个时次的云量≤10， 定义为晴天； （2）11:00 -15:00每个时次的云量在40~60间， 定义为多云； （3）11:00 -15:00每个时次的云量≥90， 定义为阴天。经挑选， 太原站的晴天典型日为3月23日， 多云典型日为5月17日， 阴天典型日为6月5日。

从太原站晴天个例［表1和图2（a）， 预报起始时间为2019年3月23日11:00， 预报未来4 h］可以看出， 晴天辐射的预报曲线相对比较光滑， 和地外太阳辐射的趋势比较一致， 订正前的短临预报总辐射整体比观测偏低， 最大偏差120 W·m^-2左右， 经过订正后的短临预报总辐射得到了有效的改进， 每个时刻都得到了改进， 最大偏差缩小到40 W·m^-2左右。晴天经过订正后的短临预报辐射， 太原站得到了有效的改进。

从太原站多云天个例［表1和图2（b）， 预报起始时间为2019年5月17日11:00， 预报未来4 h］可以看出， 观测总辐射受云的遮挡影响比较大， 呈现较明显的波动性， 短临预报曲线也呈一定波动性， 并且整体大于观测总辐射， 整体偏大约70 W·m^-2， 经过订正后的短临预报总辐射， 有效改进了预报效果， 和观测整体比较吻合， 平均绝对误差下降到14 W·m^-2。多云天经过订正后的短临预报辐射， 太原站得到了有效的改进， 订正后最大误差不到14 W·m^-2。

从太原站阴天个例［表1和图2（c）， 预报时间为2019年6月5日11:00， 预报未来4 h］可以看出， 阴天的观测总辐射被极大削弱， 最大在150 W·m^-2， 而且也呈现明显的波动性， 受天气影响极大， 短临预报总辐射整体偏大， 存在一个系统性偏差， 约333 W·m^-2。经过订正后的短临预报总辐射， 有效改进了预报效果， 和观测整体比较吻合， 平均绝对误差下降到56 W·m^-2。阴天经过订正后的短临预报辐射， 太原站得到了有效的改进。

从对太原站的3种典型天气的个例分析可以看出， 短临预报的总辐射和观测总辐射存在偏差， 经过订正后的短临预报总辐射明显改善了辐射预报。

从太原站2019年订正前后卫星预报总辐射和观测总辐射的不同预报时间步长的平均总辐射、 平均相对误差、 均方根误差和相关系数（表2）及其变化曲线（图3）可以看出： 不同预报时间步长的总辐射都比较稳定， 呈逐步下降的趋势。太原站短临预报的总辐射从第1个预报时间步长的656 W·m^-2下降到第16个预报时间步长的565 W·m^-2， 订正后的短临预报平均总辐射从第1个预报时间步长的569 W·m^-2下降到第16个预报时间步长的491 W·m^-2， 观测平均总辐射从第1个预报时间步长的569 W·m^-2下降到第16个预报时间步长的467 W·m^-2。订正后的短临预报总辐射和观测总辐射在每个预报时间步长都吻合得非常好， 有效地改善了短临预报的总辐射。

随着预报时间步长的加大， 短临预报总辐射的平均相对误差也在加大， 但总体比较平缓。太原站从预报第1时间步长的44.7%增大到第16个时间步长的66.4%， 订正后的短临预报总辐射的平均相对误差也得到极大的改善， 和订正前的平均相对误差随预报时间步长的加大而缓慢加大趋势一致， 从第一时间步长的21.3%增大到第16个时间步长的54.3% 。每个时间步长都得到有效改善。

不同预报时间步长的短临预报和订正后的短临预报都比较稳定， 太原站短临预报的均方根误差随着预报时间步长的加大而加大， 但总体比较平缓， 从预报第1时间步长的166.4 W·m^-2增到第16个时间步长的198.8 W·m^-2， 订正后的短临预报总辐射的均方根误差得到了改善， 在每个预报时间步长都得到了改善， 并且也是随着预报时间步长的加大而加大， 从第1个时间步长的132.2 W·m^-2增加到第16个时间步长的189.9 W·m^-2。

短临预报的不同时间步长的相关系数逐步下降趋势； 太原站从0.84逐步降到0.78。订正后的短临预报的不同时长的相关系数有同样的逐步下降趋势， 从0.86下降到0.71。在前面2个时间步长， 订正后的相关系数大于未订正的， 第3~4个时间步长相关系数订正前后一致， 第5~16个时间步长， 订正后的相关系数略低于订正前的。

从上述的各种统计分析可以看出， 订正后的短临预报结果能有效改善短临预报的结果， 有效地提升了辐射预报的能力。

从2019年太原站总辐射不同预报时刻（12:00、 13:00、 14:00、 15:00）的预报值、 订正值和观测值以及预报值和观测值之差、 订正值和观测值之差的逐日变化曲线（图4）可以看出， 以12:00为例， 总体来看， 总辐射的预报值大于观测值， 订正后总辐射与观测值较为接近， 偏差减小。13:00， 14:00和15:00有类似的表现。并且2019年太原站不同预报时刻的订正前后的预报总辐射与观测总辐射的相关系数、 均方根误差、 平均相对误差（图5）可看出， 相关系数随着预报时刻增加而减小， 4个预报时次的相关系数均大于0.72， 订正后前3个时次的相关系数都有提高， 12:00从0.84提高到0.88， 13:00从0.78提高到0.82， 14:00从0.77提高到0.79， 15:00略有下降， 从0.74下降到0.72。均方根误差随着预报时刻增加而增加， 4个预报时次的均方根误差均在200 W·m^-2以下， 订正后均方根误差都有明显改进， 12:00从162.7 W·m^-2下降到129.3 W·m^-2， 13:00从196.8 W·m^-2下降到165.8 W·m^-2， 14: 00从194.0 W·m^-2下降到168.3 W·m^-2， 15:00从197.1 W·m^-2下降到180.9 W·m^-2。平均相对误差随着预报时间增加而增加， 4个预报时次的平均相对误差在80%内， 订正后平均相对误差有显著减少， 12:00从46.0%下降到24.0%， 13:00从60.2%下降到33.7%， 14:00从64.4%下降到37.3%， 15:00从76.8%下降到46.5%。