摘要
采用T2 1 3数值天气预报产品资料和北京市观象台 ( 5451 1 )实时地面气象观测资料 ,运用神经网络方法 ,建立了北京市观象台 (东郊 )未来 1～ 3天 ( 0～ 72h)夜间、白天、全天平均气温及夜间最低、白天最高气温共 5项气温的预报模式 ,经检验 ,预报的均方根误差 <2℃ ,可满足供热调度节能工作的迫切需要。
Based on the abundant numerical predicted production from T213 model and the real time observation from Beijing Meteorological Observatory, a neural network model is developed to forecast daytime, nighttime, daily mean, minimum and maximum temperatures for 1—3 day(0—72hours) in advance. The forecast tests indicate that the square root error is less than 2℃ that can be satisfied for economical heating in Beijing.
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2005年第1期67-68,共2页
Meteorological Monthly
基金
北京市科委重点课题"气象条件及预报在北京集中供热节能方面的研究"资助
