【摘 要】
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随着农业和社会的快速发展,通江县各乡镇对最高最低气温精细化预报提出了更高要求。根据2015—2016年通江县通江站和乡镇区域自动气象站气温资料,采用经验订正法、线性回归方
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随着农业和社会的快速发展,通江县各乡镇对最高最低气温精细化预报提出了更高要求。根据2015—2016年通江县通江站和乡镇区域自动气象站气温资料,采用经验订正法、线性回归方程法和BP神经网络法3种方法预报各乡镇的最高最低气温,结合中国气象局的气温预报检验方法进行分析。结果表明,通江县各乡镇气温和通江站气温成明显的正相关,相关系数均>0.970 0,相关程度较高。长期使用的经验订正法错误率较大,平均错误率为10.7%,误差多为-4~-2℃;BP神经网络法和线性回归方程法错误率较小,平均错误率<6.
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