利用2014～2018年的ERA-Interim数据建立适用于日本区域的加权平均温度模型,分析其误差并进行季节性改正。结果表明:1)建立的线性加权平均温度模型精度比Bevis模型提高约16%;2)线性模型的残差时间序列存在季节性变化,因此对模型进行季节性改正,改正后的模型精度比Bevis模型和线性模型提高约37%和25%;3)将3种模型与探空站积分Tm进行比较,进一步说明季节性改正后模型的优越性。
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