复杂地形下特定区域的气象要素预测是目前气象领域面临的一个研究难题,特别是在冬奥会及其他户外赛事举办时,气象条件是影响它们成功举办的核心因素之一。准确的风速、气温、相对湿度和降水等气象要素的预报直接关系比赛进行、选手参赛成绩以及赛事安全,因此能够及时并精准地感知气候的变化并进行预报对赛事圆满举办极其重要。随着气象研究的深入,作为主流的天气预报方法,数值天气预报模式在不断发展,但是对于复杂地形区域,预报准确率仍然有待提高,在预报时效方面仍然不足以满足实际业务需求。因此,在数值预报模式之后进行订正预测是极其必要的。本文旨在提升定点区域气象预报的时效性及精细化程度,在数值预报模式的基础上,结合实际观测情况,实现气象要素预报的客观订正。本文针对中小尺度复杂地形的定点区域,进行平均风速、阵风风速、相对湿度和降水预测的研究,主要研究工作和创新点如下:（1）设计并构建了观测站点数据集。为了满足复杂地形区域的气象预测需求,本文构建了指定区域的多特征数据集,并完成了格点数据的抽取,根据观测站点的位置信息对数值预报模式的数据进行双线性插值,从而将数据转换成站点数据,并在同一时间尺度下抽取历史观测数据,以确保数据的连续性和一致性。最后,根据气象先验知识,结合机器学习方法,筛选出各气象要素预测时所需特征。（2）提出了基于集成学习的气象要素预测模型。应用集成学习方法,面向指定区域研发了平均风速、阵风风速、相对湿度和降水的客观预报技术方法。该方法将随机森林、梯度提升树、多元线性回归和人工神经网络4种个体机器学习模型进行集成,使用岭回归模型作为集成学习器。集成学习模型有效地集成了4种个体机器学习器的优势,在平均风速、阵风风速、相对湿度和降水的预报中取得了较好的订正预测效果。对比预测数据和观测数据,建立的风速预测模型预测出的数据与真实值的误差均在2m/s以内,建立的相对湿度预测模型均方根误差减小约2Rh,建立的降水预测模型将均方根误差减小约0.05。同时,集成学习模型有效地拟合了各组特征的物理意义,表明该集成学习模型具有一定的可解释性。（3）提出了基于注意力机制的CNN-LSTM的气象要素预测方法。在集成学习预测模型的基础上,为了进一步提高长时预测准确率,强调时间序列之间的相关性,提出了在结合卷积神经网络和长短期记忆网络的基础上增加注意力机制的气象预测方法。最后通过消融实验,验证了各个改进模块的必要性,在预测的长时段仍具有较高的准确率,将风速的均方根误差控制在0.31以内,证明了所提出方法的有效性。与集成学习模型对比分析,改进的模型有效地改善了集成学习模型长时预报准确率下降的缺点。