首页|基于神经网络的台州地区气温订正研究

基于神经网络的台州地区气温订正研究

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
基于浙江省智能网格模式 2m温度预报产品，采用GFS(全球预报系统)预报资料和台州地区气象观测资料，通过神经网络建立气温订正模型。结果表明:浙江省智能网格模式对台州地区 2018-2021年最高气温预报效果良好，2022 年最高气温预报准确率偏低，且误差较大;对 2018-2021 年最低气温预报效果良好，2022 年最低气温预报大部分站点误差均增大。订正后 2022 年各站点最高气温≤2℃温度预报准确率均有明显提升，提升了 7%～36%，订正后准确率在 81%～86%之间;≤1℃温度预报准确率在 44%～53%之间，提升了 4%～19%;平均绝对误差在 1。4℃以下，下降了 0。2～0。9℃。智能网格模式对玉环站最低气温预报效果较好，订正提升空间较小;其他各站点最低气温订正后，≤2℃温度预报准确率提升了 2%～31%，≤1℃温度预报准确率提升了 3%～25%，订正后平均绝对误差在 1。2℃以下，均方根误差在 1。5℃以下。说明神经网络对台州地区 2m最高、最低气温预报有良好的订正效果。

王鹏、秦采薇、王宏宇、贺立夫、黄晓龙

展开 >

台州市路桥区气象局,浙江 台州 318050

台州市气象局,浙江 台州 318000

神经网络 气温订正 智能网格模式 浙江台州

2025

10.3969/j.issn.1007-5739.2025.01.033

现代农业科技
安徽省农业科学院

现代农业科技

影响因子：0.355
ISSN：1007-5739
年,卷(期)：2025.(1)