摘要：针对UT1-UTC序列呈现趋势性和随机性变化的特点,提出一种基于GM（1,1）和自回归（autoregressive,AR）的组合预报模型。该模型首先采用GM（1,1）模型预报UT1-UTC序列中的趋势项,然后利用AR模型对GM（1,1）模型残差序列进行建模和预报,最后将GM（1,1）模型和AR模型的预报结果相加获得UT1-UTC预报值。将组合模型的超短期（1~10 d）预报结果与地球定向参数预报比较竞赛（Earth orientation parameters prediction comparison campaign,EOP PCC）结果进行对比,结果表明：组合模型1~3 d的预报效果优于目前国际上普遍采用的预报方法,而4~10 d的预报精度则不及顾及大气角动量（atmospheric angular momentum,AAM）的UT1-UTC预报方法,但仍优于参与EOP PCC的其他方法的预报结果。