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.
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