高空大气温度数值是进行气候诊断、气候变化、天气预报的重要依据,随着气候变化应对能力的提高,对探空温度传感器的测量精度提升到了0.1℃的量级要求,而由于太阳辐射、升空速度、入云出云等因素的干扰,引起的测量误差可达3℃甚至更高,已成为制约气象探测精度提升的主要障碍。截止目前,我国最新研制的探空仪与世界先进水平有所差距,高精度的探空设备仍以进口为主,存在明显的受制于人的现象。为提升探空设备的测量精度,建立高空复杂环境下的高精度传感器误差预测模型迫在眉睫。基于此,本文重点围绕高空探测温度传感器误差预测方法展开研究。完成的主要工作和取得的成果包括:（1）对传感器进行三维实体建模及数值仿真分析,得到了温度传感器误差最小的形态设计方案。根据仿真结果并结合实际工艺,将温度传感器体积设计为1mm~3、引线夹角为60°、引线直径为0.2mm,并在此设计下量化出海拔、太阳高度角、升空速度带来的测量误差,从传感器形态上实现了测量误差最小化。（2）通过对历史气象观测数据进行分析和汇总,构造出国内首个基于真实环境的、包含90万条测量记录的高空气象探测数据集。该数据集中有15个与气象探测有关的原始特征,并通过特征工程方法构造出太阳高度角、升空速度、升空速度分组、穿云四个特征,实现数据维度的扩充。该数据集是目前国内数据量与特征性最全的气象探测数据集,对行业相关研究具有极高的借鉴作用。（3）针对高精度的探测需求,提出一个融合误差预测模型来实现温度传感器的误差预测。在所构造的传感器误差预测模型中,将Morlet小波作为深度神经网络隐藏层的激活函数,以增强模型的误差预测能力。进一步,将支持向量机、XGBoost、深度神经网络、线性回归相结合,构造出一个针对探空传感器高精度探测需求及小误差变化范围的预测模型。经误差预测后,MSE从0.878降低到了0.068,标准差从0.458降低到了0.204,使传感器精度得到显著提升。（4）对传感器误差预测贡献度最高的三个特征分别为升空速度、太阳高度角、纬度,通过特征工程方法所造出的升空速度、太阳高度角占据了第一、二的位置,表明所构造特征的重要性。通过对比不同模型对特征数据的使用情况可得,融合模型方法可以充分地利用数据集中各特征数据,从而提高误差的预测精度。（5）设计并构建探空传感器误差预测系统,实现人员信息管理、轨迹跟踪、数据查询与可视化展示等功能。通过相应的系统测试,验证了各个模块的可靠性,为气象数据可视化观测及相关结论输出提供了极大地便利。