两种方法在不同海拔地区计算湿球温度的对比

作者：周永水; 原野; 石艳^*; 刘维; 汤宁; 胡兴炜; 郭茜

来源：高原山地气象研究, 2022, 42(03): 145-150.

• 湿球温度
• 逼近法
• 误差
• BP神经网络

选取1990～1999年贵州省3个国家基准站（威宁、贵阳、三穗）气象观测数据，评估了逼近法在贵州不同海拔地区计算湿球温度的效果，对比了BP(Back Propagation)神经网络模型和逼近法在计算湿球温度方面的优劣。结果表明：（1）3站逼近法计算值与观测值之间平均绝对误差分别为0.059℃、0.046℃、0.042℃，误差<0.1℃的数据比例为83.91%、91.52%、92.76%；当气温低于0℃时，误差>0.2℃的频率呈增长趋势，其原因可能是逼近法中对结冰的判别和实际情况存在差异导致高海拔地区的计算效果差于低海拔地区。（2）3站BP神经网络模型计算精度比逼近法分别提高60.71%、57.45%、57.78%，误差<0.1℃的数据比例提高到97.38%、97.18%、97.44%，有效地解决了高海拔地区气温低于0℃频率较高而导致逼近法计算误差偏大的问题，在低海拔地区的计算结果也优于逼近法。（3）BP神经网络模型计算湿球温度需要对各测站进行单独拟合，在低海拔地区针对大量站点且计算精度要求不高时可用逼近法，反之则用BP神经网络建立单站模型。

• 单位
  贵州省气象信息中心; 贵州省气象台