会议专题

县级乡镇最高最低气温预报方法研究

为了更好地做好蕲春县各乡镇的精细化最高最低气温预报,服务”三农”.按照蕲春县各乡镇的地域分布,选取蕲春国家一般气象观测站和其他14个乡镇区域自动气象站2013年、2014年的最高最低温度资料,采用BP神经网络法和线性回归方程法两种方法预报各乡镇的最高最低气温,并与经验订正预报法进行对比分析,寻找出误差最小的方法.结果表明:各乡镇气温和蕲春站气温呈明显的正相关性,相关系数均大于0.9800,相关程度极高;蕲春县长期应用的经验订正预报法错误率较大,平均错误率在23.2%以上,误差多在0℃到-4℃之间;BP神经网络预报法和线性回归方程预报法错误率较小,平均错误率都在5%以下,误差多在-2℃到2℃之间;线性回归方程预报法可操作性较强,可用于蕲春县乡镇最高最低气温预报中.

气温预报 线性回归方程 BP神经网络法 预报准确率

刘军

湖北省蕲春县气象局,蕲春435300

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第32届中国气象学会年会

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2015-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)