模式偏差订正（bias correction of model data），理学-大气科学-多圈层耦合数值模式-模式预报预测产品-模式系统偏差，在某些情形下通过统计等方法消除或减小模式偏差从而提高模式产品的可用性。通常在以下三种情形下易取得较好效果：①空间连续的情况下，即某项规则或系统长期在某一地维持；②适宜的时机，即订正可以消除特定预报时效问题内的偏差，比如锋面过境时；③所预报事件是否存在具有不确定的情形下，通过订正从模式预报中去除实际中并不存在或并未发生的事件（反之亦然）从而减小预报偏差。面向不同气象要素的偏差订正工具有很多，常用的数值预报客观偏差订正方法有：①模式输出统计方法（Model Output Statistics；MOS）。该方法通过分析数值预报产品的历史质量，建立起天气尺度模式变量与同时期实际观测到的天气要素之间的最佳线性关系。由于两者建立的是线性关系，MOS方法尤其在去除代表性偏差和平均偏差方面具有优势。实践表明，MOS方法在诸如2米温度预报、地形降水预报，以及具有典型气候特征等情形下订正效果显著。②“衰减平均”方法。