基于深度学习的金山乡镇气温偏差订正研究
| 成果名称 | 基于深度学习的金山乡镇气温偏差订正研究 | ||
| 成果年度 | 2022 | 成果编号 | 9312021Y0506 |
| 成果分类 | 应用技术类 | 成果形式 | 方法 |
| 研究领域 | 气象预报预测 | 成果认定形式 | 验收 |
| 成果所处阶段 | 成果属性 | ||
| 支持项目 | 局立其他项目 | ||
| 完成单位清单 | 上海市金山区气象局 | ||
| 完成人清单 | 周伟、张佳婷、彭玉萍、周涛、徐伟、杨晓月、丁昇、吴秋洁 | ||
| 成果简介 | 利用2017年12月-2018年11月欧洲中期天气预报中心细网格数值预报模式资料和金山区区域自动站逐三小时整点气温数据，分析对地面气温影响的主要因子，选取适当的特征量放入模型，尝试搭建机器学习预报模型，并进一步分析因子重要性，通过模型评价指标分析模型性能，结果表明模型输出结果优于模式自身结果，绝对误差≤2℃的预报准确率得到提升。本课题研究成果所构建的机器学习气温订正预报模型适用于上海金山地区的乡镇气温的模式输出结果订正，该成果的开发与应用，能有效提高金山乡镇逐三小时整点气温预报的预报准确性。 | ||
