基于METRo模型探讨2022年北京-张家口冬季奥运会高速公路示范站(北京回龙观站)的冬季路面温度临近预报方法,采用大量样本数据迭代训练拟合的人为热参数作为前置参数加入METRo模型,拟减小METRo模型的系统性误差和人类生产生活对路面温度预报的影响.结果表明:(1)引入人为热参数后,METRo模型的模拟能力明显提升,特别是夜间,路面温度预报的均方根误差可控制在1℃左右;(2)人为热对路面温度有白天负反馈、夜间正反馈的作用;(3)白天路面温度受气象模式对辐射预报能力局限性的影响,仍存在一定误差.总体上,使用前置人为热参数的METRo模型对冬奥高速公路示范站进行路面温度尤其是路面低温的模拟是可行的,能够支撑冬季高速公路路面温度及路面结冰的预报预警能力.