【摘 要】
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考虑到加权平均温度(T_m)与地表气温(T_S)之间关系的复杂性,采用中国及毗邻地区80个气象探空站2003—2013年共11年的数据,结合基于神经网络的模型误差补偿技术构建适用于中国区域T_m估计的融合模型。利用中国区域其余74个气象探空站2014—2018年的数据进行验证,结果表明:融合模型的精度比传统Bevis模型提高24%,比分区拟合的线性回归模型提高15%,比无实测气象参数的T_m模型(
【机 构】
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东南大学交通学院,南昌大学共青学院工程技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41574022),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0150),江西省教育厅科技项目(GJJ151974)。
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考虑到加权平均温度(T_m)与地表气温(T_S)之间关系的复杂性,采用中国及毗邻地区80个气象探空站2003—2013年共11年的数据,结合基于神经网络的模型误差补偿技术构建适用于中国区域T_m估计的融合模型。利用中国区域其余74个气象探空站2014—2018年的数据进行验证,结果表明:融合模型的精度比传统Bevis模型提高24%,比分区拟合的线性回归模型提高15%,比无实测气象参数的T_m模型(IGPT2w-1)提高26%,在西北部地区的T_m估计精度得到显著地改善。
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