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利用Kalman滤波方法，对T106数值预报产品进行了误差修正和预报优化。用1995-1996年夏季（5-8月）T106数值预报产品资料建立预报模型，并提供递推参数初始值，其后以1997年夏季（5-8月）T106资料为独立样本对副高面积指数和脊线指数进行动态订正预报。预报效果的对比分析表明，Kalman滤波方法较其它统计预报方法的自适应能力更强。能够对预报对象提供更为准确、有效的跟踪和描述。对数值预报产品的副高预报误差修正效果良好。