天气预报相关因子，简称预报因子（predictor），是指天气预报方案中与预报量建立统计关系的气象变量。它的选择是天气预报中最关键的问题，预报因子选择成功与否决定预报的成败。

预报因子（predictor），天气预报相关因子的简称，是指天气预报方案中与预报量建立统计关系的气象变量。它的优化选择是水文、气象预报工作中常遇到的问题。

阎清元对天气预报相关因子的选择、使用、注意的问题等作出了系统的阐述。

从预报测站前期不同气象要素的各种时段——季、月、旬、候、节气、时令、关键期的平均值中选择，也可选择预报要素前期不同时段大型环流类型或特征量作为预报因子，还可选用上游区域指标站和相邻测站的资料作为预报因子。

由海气关系可知，海温是具有数月以上持续性的重要物理量。从尺度的对应原理考虑，选取海温作为预报因子，更适用预报长期天气。

常用的天文因子是太阳黑子。部分台站用太阳黑子的演变周期作为预报因子，预报夏季降水、冬季冷暖和黑白灾趋势，也收到了一定效果。少数站选用太阳光谱作为预报因子，主要用于制作大雨、暴雨和台风等天气的中短期预报。

一方面是从预报要素前期的逐日气象资料中选择，或从单站时间剖面图等预报工具中选择不同的类型作为预报因子，另一方面是从预报要素前期的天气系统和物理量资料中选择因子。还可针对天气形势这一预报要素选取相关因子。以天气谚语为线索，依据重点是在天象和物象所对应的气象要素中选择预报因子。

此外，也有的以群众经验为线索，选择具有明显物理意义的经验或指标所对应的气象要素作为预报因子。

选择预报因子主要由客观和主观两种预报方法，即依据因子与预报量之间的相关性和依据经验。

（1）含义

又称两步法，即由粗选到精选的方法。粗选：是将预报要素前期不同时段的大量气象资料、大型环流类型和特征量，按距平相关或0、1二级编码后一一对应预报要素，选出拟合率高的相关因子。精选：是在粗选普查的基础上，对所选的预报因子逐个分析，或点图或计算相关系数，或使用计算机处理，最终筛选出物理意义清楚，数值相关好、具有独立性的相关稳定的预报因子。

（2）关键环节

使用普查法的关键环节是，粗选前要拥有或准备尽可能多的气象、气候资料和特征物理量，且对预报要素要逐一对应普查。精选则要通过对粗选的相关因子认真分析和多种方法处理，剔除那些不合格因子。

（3）优点

选择范围广，简便易行，可充分利用所掌握的大量气象、气候资料和特征物理量，易发现好的预报因子。

此法是以群众测天经验为线索，测天经验主要表现形式是天气谚语，选择预报因子。实践证明，用千百年流传下来的群众经验为线索，进行气候环流背景的物理分析是一条有效的途径。

要保证预报因子的相关稳定性，应注意以下几点：

（1）要尽可能选择天气学意义、物理意义比较清楚，与群众测天经验比较吻合的预报因子。

（2）所选预报因子应尽量将单站要素与天气系统有机结合起来，要考虑能够反映大气运动的规律和本质。

（3）要选取在整个预报时段相关都较好的预报因子，避免选取在某一阶段内预报全对，而在另一阶段内预报连续错的预报因子。

通过计算预报量和因子的相关系数或对二变量极值的反常分析，选择同预报量数值相关好的因子，即二变量一一对应的数量，特别是极值对应关系好且较稳定。这类预报因子用于预报反常天气效果明显，对提高预报量级的准确率有重要意义。

在多因子使用中，由于气象要素之间的相互联系，有些预报因子，虽然与预报量的相关很高，但这些因子之间相关也很高，这种情况下，应选择具有代表性的因子即可，重复使用，会人为地加大该类因子的作用，对预报不利。

预报因子之间关系愈小愈好，而与预报量之间的关系愈大愈好。

从天气学意义来说，影响某一预报量的要素是十分复杂的，但其中有一些是主要影响因子，只有注意选用的预报因子具有独立性，才能使所选预报因子有代表意义。

同一预报方法，使用预报因子要注意少而精。单站资料年代短、样本少，这种情况下，在同一方法中使用过多的因子，就抓不住主要矛盾。由于在过多的因子当中，占有数量多但作用小的因子会削弱主要影响因子的作用。现单站资料多为35年左右，预报因子在同一方法中，选用3~5个为宜。

不同的预报方法应选用不同的预报因子，各种方法综合运用、得出的预报结果会更客观准确。

预报因子的分级是预报因子的选择和使用中都要遇到的问题。分级是否合适，直接影响预报因子的取舍和在预报中所起作用的大小。

预报因子的分级常见的有二级分法（0、1分级）和多级分法（3~5级划分，个别也有划分为≥6级的）。

二级分法，多用于数理统计预报方法中的标准化处理和计算机的编码。该分级法，其一，是按正负距平划分。优点是较客观，不因人而异，但缺点是不能很好利用相关因子的数值特点，故多用试验性划分的方法。该方法为：首先试定一个界限；初步划分后，检查分级的因子与预报要素的相关程度，通过不断地调整分级界限，直到找出预报的样本个数最多时，即该分级的因子与预报要素的相关程度最好时，同时应考虑预报因子临界值空间和时间的连续性，确定划分0、1级的界限。

通过多级划分，可找出预报因子和预报要素的级数相关，进而将多个预报因子分级建立综合指标，使预报对象的趋势范围尽可能缩小，便于确定预报量，从而明显地提高预报因子的使用效果。

预报因子的多级划分，要依据预报因子和预报要素自身变幅和离散程度来确定，且划分级别的个数尽可能均等。