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一种基于深度学习的延伸期气温偏差订正方法及系统: 本发明涉及气象预报技术领域，提出一种基于深度学习的延伸期气温偏差订正方法及系统，其中包括以下步骤：获取延伸期回算数据集和再分析数据集并对其进行预处理，得到四维的训练数据集，其维度包括集合成员数、预报时效、纬度和经度；将训...; 胡娅敏杜晖刘圣军刘新儒何健王娟怀汪明圣李芷卉董少柔饶方成陈卓煌

一种变分偏差订正方法及装置: 本申请公开了一种变分偏差订正方法及装置，涉及天气预报领域，该方法包括：获取当前时间窗的观测资料及前一个时间窗更新的偏差订正系数；基于偏差订正系数、观测信息及模式背景场计算卫星观测偏差订正量，并基于观测算子计算模拟观测与实...; 张华刘永柱张林李娟刘桂青黄静

一种基于条件性动态区域采样的Att-TS-UKAN降水偏差订正方法: 本发明公开了一种基于条件性动态区域采样的Att‑TS‑UKAN降水偏差订正方法，其包括以下步骤：（1）获取全球的降水预报、卫星数据及相关气象因子数据并进行预处理；（2）构建Att‑UKAN的深度学习模型；包括：卷积块、注...; 张子逸袁慧玲

基于深度学习的国产卫星高度计融合产品的偏差订正方法: 本发明属于卫星高度计数据偏差订正领域，具体涉及一种基于深度学习的国产卫星高度计融合产品偏差订正方法。本发明包括以下步骤：S1、获取卫星遥感数据作为输入与标签数据，并将获得的输入与标签数据集整合成一定的组织结构并划分为用于...; 闫恒乾鲍森亮梁真瑜王辉赞林聪豪刘健斌郭雨榕周隽涵吴明辉

一种基于分位数映射的预报降水偏差订正方法及系统: 本发明涉及降水预报订正技术领域，提出一种基于分位数映射的预报降水偏差订正方法及系统，包括以下步骤：获取历史观测降水和气温数据、历史预报降水和气温数据，以及待订正的未来预报降水数据，并对其进行预处理，得到目标时空范围内时间...; 赵铜铁钢熊少堂黄泽青涂铜壁张树鹏张树磊蔡华阳

基于频率匹配的EC模式定量降水偏差订正被引量：2: 2024年; 为了提升模式预报效果,文章利用四川盆地南部20182020年59月的EC模式降水预报资料和实况降水资料,采用频率匹配的方法对EC模式的24 h累计降水进行订正、分析和检验。结果表明当降水阈值小于25.0 mm时,EC模式定量降水预报存在明显湿偏差,反之存在弱干偏差。研究结果为提升相关区域的降水预报能力提供支持。; 周威魏庆杨康权杨康权; 关键词：降水偏差订正

基于频率匹配的EC模式定量降水偏差订正: 2024年; 为了提升模式预报效果,文章利用四川盆地南部2018-2020年5-9月的EC模式降水预报资料和实况降水资料,采用频率匹配的方法对EC模式的24 h累计降水进行订正分析和检验,给出了预报偏差订正系数。研究结果能够提升相关区域的降水预报能力。; 周威魏庆杨康权杨康权; 关键词：降水偏差订正

FY3D地表温度质量评估和偏差订正方法研究: 2024年; 我国FY3D卫星时间序列短,而气候业务应用需要长时间序列卫星遥感数据集,因而单独使用FY3D相关产品难以应用于气候业务。本研究在对我国FY3D LST和MODIS LST质量评估基础上,研发随机森林偏差订正算法,将FY3D LST产品订正到MODIS LST质量水平上,通过构建融合FY3D和MODIS LST长时间序列产品,开展其气候业务应用研究。试验表明,该方法能够有效提高FY3D LST与MODIS LST的接近程度,为开展我国风云卫星气候业务应用提供技术参考。; 陈彦红王艳姣白罩峰; 关键词：偏差订正

基于多气象要素融合的温度预报与偏差订正研究: 温度预报是与人类生活关系最紧密的气象预报之一。高分辨率的温度预报不仅对区域气候变化研究和生态环境保护等方面起着重要作用,同时也对人们的日常生产生活具有重要的指导意义。传统的温度预报方法通过高性能计算机模拟大气物理过程来预...; 袁众; 关键词：温度预报偏差订正 TRANSFORMER

FY-4A地表温度产品质量评估与偏差订正方法研究: 2024年; 气候变化研究需要长时间序列、稳定的、均一化的地表温度(LST)气候数据集支持。气候变化实时监测对数据集的要求则更高,还需要LST气候数据集实时的更新和快速便捷的获取,而国际上公开的实时更新的LST气候数据集则较少。本研究以国外长时间序列MODIS LST历史数据集为参照,对我国易于获取的FY-4A LST实时数据进行质量评估,在此基础上研发随机森林偏差订正算法,将FY-4A LST数据实时订正到MODIS LST质量水平上,从而研发融合静止气象卫星FY-4A和极轨卫星AQUA/MODIS的LST气候数据集。对偏差订正后的2022年1、4、7和10月共4个月产品检验评估的结果表明:从4个月份偏差的平均值来看,订正后的LST平均偏差由-1.98℃降低到-0.42℃,平均绝对偏差由4.02℃降到2.84℃,均方根误差由5.13℃降到3.91℃,相关系数由0.86提升到0.90。随机森林回归偏差订正算法能够有效减小FY-4A LST与MODIS LST的偏差,订正后的FY-4A LST数据在全国范围不同区域和不同时段与MODIS LST均具有较好的一致性。对中国区域高温过程监测评估发现:订正后的FY4A LST与MODIS LST在全国大部分地区平均偏差较小,仅在海拔较高和地形相对复杂的山区存在较大偏差;偏差订正后2类卫星逐日平均偏差减小到-1℃左右,平均偏差较订正前显著减小。因此本文研发的融合FY-4A和MODIS的LST气候数据集可以很好支撑我国的气候变化研究和气候业务服务工作。; 黄大鹏王艳姣肖风劲陈彦红; 关键词：地表温度 MODIS 影响因素偏差订正

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