文档名：基于全球预报系统气温的降尺度研究
摘要：目前大多数数值预报的气温产品由于其粗略的空间分辨率,在局部尺度上具有局限性.为得到高分辨率的气温产品,利用美国国家环境预报中心(NCEP)2020年全球预报系统(GFS)气温预报数据,基于神经网络开发一种降尺度模型.将该方法应用于中国湖南省,成功将预测气温从0.25°×0.25°的网格数据降尺度为250m×250m的网格数据.利用97个国家级气象站对降尺度后的气温进行精度评估,其均方根误差为1.53℃,相关系数为0.982,偏差为-0.01℃.与降尺度前相比,降尺度后的气温与台站气温有更好的一致性,尤其是在高海拔地区.最后也将降尺度后的气温与ERA5-Land气温产品进行对比,其准确性优于ERA5-Land气温产品.
作者：张茂林 邓小波 刘海磊 刘梦琪 陈卫星Author：ZHANGMaolin DENGXiaobo LIUHailei LIUMengqi CHENWeixing
作者单位：成都信息工程大学电子工程学院,四川成都610225
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(6)
分类号：P456.7
关键词：GFS 气温 神经网络 降尺度
Keywords：GFS airtemperature neuralnetwork downscaling
机标分类号：P413TP391.41P208
在线出版日期：2023年11月27日
基金项目：四川省自然科学基金资助项目基于全球预报系统气温的降尺度研究[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2023, 38(6)张茂林 邓小波 刘海磊 刘梦琪 陈卫星目前大多数数值预报的气温产品由于其粗略的空间分辨率,在局部尺度上具有局限性.为得到高分辨率的气温产品,利用美国国家环境预报中心(NCEP)2020年全球预报系统(GFS)气温预报数据,基于神经网络开发一种降尺度模型.将该方...参考文献和引证文献
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