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基于機器學習的興安盟地區(qū)智能網格溫度要素訂正方法研究

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摘  要：文章基于2023年興安盟地區(qū)國家級氣象臺站的逐日氣象觀測資料，與中央氣象臺下發(fā)的國家級智能網格預報產品進行對比檢驗，并利用機器學習方法探索歸納訂正方法，得出結論。結合CMA-GFS數(shù)值預報模式結果以及各類地面觀測實況，通過集成學習方法建立了溫度產品訂正模型。該模型在最高氣溫和最低氣溫的訂正上均表現(xiàn)出顯著效果，訂正后準確率顯著提高，誤差明顯降低。（剩余6749字）

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