【摘 要】
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为了提高全球温压湿模型(GPT2w)在估计中国及毗邻区域加权平均温度中的适用性,采用了基于神经网络的模型误差补偿技术,以分布在中国及毗邻区域的100个探空站2006—2015年的37
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.41574022),the Postgraduate Research&Practice Innovation Program of Jiangsu Province(No.KYCX17_0150).
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为了提高全球温压湿模型(GPT2w)在估计中国及毗邻区域加权平均温度中的适用性,采用了基于神经网络的模型误差补偿技术,以分布在中国及毗邻区域的100个探空站2006—2015年的374800条大气垂直廓线资料为数据源,建立了适用于该地区加权平均温度估计的增强模型.利用分布在该地区的其余92个探空站2016—2018年的数据测试模型性能.结果表明,该模型的精度比GPT2w模型提高了约14.9%,比基于实测气象参数的Bevis模型提高了约7.6%.该模型的性能无论是在各个高度区间,还是在不同季节都比GPT2w
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