气象科学

作者：樊仲欣，李进喜，姚琦，谭桂容

单位：南京信息工程大学 大气科学与环境气象国家级实验教学示范中心, 南京 210044,,江苏省气象信息中心, 南京 210008,,深圳宝安机场海关, 广东 深圳 518128,,南京信息工程大学 大气科学与环境气象国家级实验教学示范中心, 南京 210044,

关键词：动态参数;气象要素空间插值;浅层级联前馈神经网络;站点空间相对位置;空间权重

基金：国家自然科学基金资助项目(42075115);国家重点研发计划资助项目(2018YFC1505804)

为解决气象要素空间插值方法中不能动态选取各插值点最邻近的参考点个数或者影响半径的问题,以及针对气象要素的空间位置拟合函数适用性问题,本文提出一种基于动态参数的气象要素空间插值方法。该方法采用浅层级联前馈神经网络对插值的参考点进行非线性拟合,并考虑到距离、水平角、高度差因素进行基于梯度变换的空间插值,最后将这三个因素的权重综合成空间权重,作为插值点最邻近参考点个数动态选取的先验评估指标,从而降低了插值方法参数设置难度并提高了插值的准确性。基于2022年中国陆地区域的实验结果表明:该方法和方向反距离加权法(Aspect and Inverse Distance Weighted,AIDW)、普通克里金插值法(Ordinary Kriging,OK)、薄盘光谱样条插值法(Thin-Plate Smoothing Spline,TPSS)相比较,在气温和绝对湿度插值上的平均误差最小,其中气温比误差第二小的TPSS的MAE降低0.23 ℃、RMSE降低0.44 ℃、绝对湿度比TPSS的MAE降低0.06 g·m-3、RMSE降低了0.12 g·m-3。

来源：2025年第3期

《气象科学》期刊编辑部

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