基于机器学习的兴安盟地区智能网格温度要素订正方法研究

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摘  要：文章基于2023年兴安盟地区国家级气象台站的逐日气象观测资料，与中央气象台下发的国家级智能网格预报产品进行对比检验，并利用机器学习方法探索归纳订正方法，得出结论。结合CMA-GFS数值预报模式结果以及各类地面观测实况，通过集成学习方法建立了温度产品订正模型。该模型在最高气温和最低气温的订正上均表现出显著效果，订正后准确率显著提高，误差明显降低。（剩余6749字）

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