公开(公告)号：CN116027459A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211720316.9

申请日：2022-12-30

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 黎峻宇 ,  王宇鑫 ,  蔡猛 ,  张豹 ,  刘立龙 ,  曹利颖 ,  黄良珂

IPC: G01W1/02

Abstract: 本发明属于气象温度计算技术领域，具体涉及基于数值天气预报数据的大气加权平均温度的计算方法。本发明基于GRAPES_MESO预报数据和探空站的分层数据分别求取Tm，并且判断两者是否存在系统偏差，基于线性回归模型和球冠谐模型构建系统偏差改正模型，进而输出空间分辨率为0.1°×0.1°、时间分辨率为3 h的Tm格网预报产品，再将格网预报产品结合空间插值和三次样条插值即可实现至少提前24小时预报中国地区的Tm。相比于国际公认经验模型GPT2w具有更高的精度，同时该计算方法还可以较好地感知Tm天气尺度的变化，弥补了其他经验模型的不足。

公开(公告)号：CN116027459B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202211720316.9

申请日：2022-12-30

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 黎峻宇 ,  王宇鑫 ,  蔡猛 ,  张豹 ,  刘立龙 ,  曹利颖 ,  黄良珂

IPC: G01W1/02

Abstract: 本发明属于气象温度计算技术领域，具体涉及基于数值天气预报数据的大气加权平均温度的计算方法。本发明基于GRAPES_MESO预报数据和探空站的分层数据分别求取Tm，并且判断两者是否存在系统偏差，基于线性回归模型和球冠谐模型构建系统偏差改正模型，进而输出空间分辨率为0.1°×0.1°、时间分辨率为3 h的Tm格网预报产品，再将格网预报产品结合空间插值和三次样条插值即可实现至少提前24小时预报中国地区的Tm。相比于国际公认经验模型GPT2w具有更高的精度，同时该计算方法还可以较好地感知Tm天气尺度的变化，弥补了其他经验模型的不足。