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摘要
针对WRF模式的数值模拟结果中的各种输出变量,运用BP神经网络方法,对大连站点的气温、风速等变量进行了初步的释用,与实况进行比较后发现,释用后的结果较模式直接输出结果有了很大的改进;同时,运用中低层云水混合比、气压、海平面高度层上的温度露点差等变量,对能见度进行了诊断释用,获得令人满意的结果。
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针对WRF模式的数值模拟结果中的各种输出变量,运用BP神经网络方法,对大连站点的气温、风速等变量进行了初步的释用,与实况进行比较后发现,释用后的结果较模式直接输出结果有了很大的改进;同时,运用中低层云水混合比、气压、海平面高度层上的温度露点差等变量,对能见度进行了诊断释用,获得令人满意的结果。
