【摘 要】
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基于METRo模型探讨2022年北京-张家口冬季奥运会高速公路示范站(北京回龙观站)的冬季路面温度临近预报方法,采用大量样本数据迭代训练拟合的人为热参数作为前置参数加入METRo
【机 构】
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河北省气象服务中心,河北省气象与生态环境重点实验室
【基金项目】
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河北省重点研发计划项目“高速公路复杂路面高分辨率恶劣天气精准预警技术研究”(19275413D),河北省气象局创新团队“交通气象服务技术研发及应用”共同资助
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基于METRo模型探讨2022年北京-张家口冬季奥运会高速公路示范站(北京回龙观站)的冬季路面温度临近预报方法,采用大量样本数据迭代训练拟合的人为热参数作为前置参数加入METRo模型,拟减小METRo模型的系统性误差和人类生产生活对路面温度预报的影响。结果表明:(1)引入人为热参数后,METRo模型的模拟能力明显提升,特别是夜间,路面温度预报的均方根误差可控制在1℃左右;(2)人为热对路面温度有白天负反馈、夜间正反馈的作用;(3)白天路面温度受气象模式对辐射预报能力局限性的影响,仍存在一定误差。总体上,使
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