【摘 要】
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针对基于数值天气预报(Numerical weather prediction,NWP)对参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)进行预报通常需要数据偏差校正的问题,基于LightGBM机器学习方法和我国西北地区9个气象站点数据提出一种对第二代全球集合预报系统(Global ensemble forecast system,GEFSv2)预报气象因子进行偏差校正的方法(M3)。该方法使用太阳辐射、最高和最低气温、相对湿度和风速集合分别对每个气象因子进行重
【机 构】
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鲁东大学水利工程学院,南昌工程学院水利与生态工程学院,西北农林科技大学水利与建筑工程学院,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2020ME254、ZR2020QD061),国家自然科学基金项目(51879196、51309016)。
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针对基于数值天气预报(Numerical weather prediction,NWP)对参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)进行预报通常需要数据偏差校正的问题,基于LightGBM机器学习方法和我国西北地区9个气象站点数据提出一种对第二代全球集合预报系统(Global ensemble forecast system,GEFSv2)预报气象因子进行偏差校正的方法(M3)。该方法使用太阳辐射、最高和最低气温、相对湿度和风速集合分别对每个气象因子进行重
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