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人工智能在气象数据集研制中的应用综述被引量：2: 1; 作者李波潘勐孙越《人民长江》北大核心 2025年第1期88-96,共9页; 长序列、高时空分辨率气象数据集对气象业务和科研具有重要意义,但是应用过程中存在数据质量低、空间分辨率不足等问题。随着人工智能的发展,机器学习以及深度学习算法在气象领域逐步开展应用。针对气象数据集研制中的技术难点问题,梳... 展开更多; 关键词气象数据集人工智能机器学习深度学习质量控制降尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

2017-2021年吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站气象数据集: 2; 作者胡加枫梁正伟杨昊谕《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2024年第3期115-125,共11页; 气象数据可以提供准确的天气预警,同时对农业生产有着重要意义。吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站地处松嫩平原西部,属中温带大陆性季风气候,全年光照充足,雨热同期,有利于农作物生长。但该区大面积分布的盐碱土严重影响了... 展开更多; 关键词气象数据集松嫩平原苏打盐碱土大安站 2017–2021年; 在线阅读下载PDF 职称材料

2011-2020年云南元江干热河谷生态站气象监测数据集被引量：5: 3; 作者孙晨娜杨大新 +6 位作者宋清海陈爱国闻国静张树斌张晶段兴武金艳强《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2022年第1期199-210,共12页; 气候变暖背景下,长期的气象监测对于研究生态系统功能的变化机制以及建立相关环境预测模型有重要的作用。为了更好地利用元江干热河谷生态站的气象数据,本研究以元江萨王纳生态系统为对象,采用标准气象观测场开展常规气象要素的长期定... 展开更多; 关键词元江干热河谷生态站气象监测数据集萨王纳生态系统 2011–2020年; 在线阅读下载PDF 职称材料

顾及周期性变化的大气加权平均温度模型构建: 4; 作者曹小双杨维芳 +2 位作者李得宴高墨通闫香蓉《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期112-119,共8页; 针对大气加权平均温度(T_(m))是地基全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演过程中的一个中间变量,其精度会影响地基GNSS水汽反演精度,同时T_(m)表现出较强的地域性差异的现状,研究建立地区的T_(m)模型:利用兰州市榆中探空站气象数据和欧洲中... 展开更多; 关键词大气加权平均温度(T_(m)) 周期性误差欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)气象数据探空站气象数据区域模型构建; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能在气象数据集研制中的应用综述被引量：2: 1; 作者李波潘勐孙越; 机构中国长江电力股份有限公司湖北省气象信息与技术保障中心; 出处《人民长江》北大核心 2025年第1期88-96,共9页; 基金中国长江电力股份有限公司科研项目(Z242302005) 水利部重大科技计划项目(SKS-2022004)。; 文摘长序列、高时空分辨率气象数据集对气象业务和科研具有重要意义,但是应用过程中存在数据质量低、空间分辨率不足等问题。随着人工智能的发展,机器学习以及深度学习算法在气象领域逐步开展应用。针对气象数据集研制中的技术难点问题,梳理了人工智能技术的4个关键应用场景,即观测数据的质量控制、缺测数据的插补和重构、多源数据的融合以及低分辨网格数据的降尺度,对各类机器学习模型在上述场景应用中的优势和不足进行了综述,并采用文献计量方法对研究前沿及发展趋势进行了定量分析。研究表明:相比传统方法,人工智能算法在计算效率、结果准确性、应用灵活性等方面更具竞争力。建议从建立高质量训练数据集、加强多源数据和异构数据的应用以及探索基于气象数据物理机制的建模等多个方面,进一步推动人工智能在气象数据产品研制中的应用。; 关键词气象数据集人工智能机器学习深度学习质量控制降尺度; Keywords meteorological datasets artificial intelligence machine learning deep learning quality control downscaling; 分类号 P409 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2017-2021年吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站气象数据集: 2; 作者胡加枫梁正伟杨昊谕; 机构中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站; 出处《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2024年第3期115-125,共11页; 基金国家科技基础资源调查专项(2021FY100703)。; 文摘气象数据可以提供准确的天气预警,同时对农业生产有着重要意义。吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站地处松嫩平原西部,属中温带大陆性季风气候,全年光照充足,雨热同期,有利于农作物生长。但该区大面积分布的盐碱土严重影响了农业发展和生态安全。本数据集利用大安站气象观测场的原始数据,经过数据处理和质量控制,以时尺度、日尺度和月尺度将2017-2021年的气象观测数据汇编成集,内容包括气温、气压、相对湿度、风速、降雨、土壤温度(0-20 cm)、总辐射、反射辐射、光合有效辐射、土壤热通量和日照时数,旨在为研究东北苏打盐碱土,发展盐碱地特色生态农业,保障粮食安全和生态安全提供基础数据,为我国盐碱荒漠化治理与盐碱地综合利用等提供数据支撑。; 关键词气象数据集松嫩平原苏打盐碱土大安站 2017–2021年; Keywords meteorological dataset Songnen Plain Soda saline-sodic soil Da'an Station 2017-2021; 分类号 S181 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2011-2020年云南元江干热河谷生态站气象监测数据集被引量：5: 3; 作者孙晨娜杨大新宋清海陈爱国闻国静张树斌张晶段兴武金艳强; 机构中国科学院西双版纳热带植物园热带森林生态学重点实验室中国科学院西双版纳热带植物园热带植物资源可持续利用重点实验室中国科学院西双版纳热带植物园元江干热河谷生态站云南大学国际河流与生态安全研究院中国科学院大学; 出处《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2022年第1期199-210,共12页; 基金云南中青年学术和技术带头人后备人才项目(202005AC160003) 云南省万人计划青年拔尖人才项目 +1 种基金中国科学院西部之光项目元江干热河谷生态系统云南省野外科学观测研究站(E1SK061K01)。; 文摘气候变暖背景下,长期的气象监测对于研究生态系统功能的变化机制以及建立相关环境预测模型有重要的作用。为了更好地利用元江干热河谷生态站的气象数据,本研究以元江萨王纳生态系统为对象,采用标准气象观测场开展常规气象要素的长期定位观测,对2011年7月至2020年12月的气象监测数据进行了整理、质量控制和评估。本气象数据集包括气温、湿球温度、露点温度、相对湿度、水汽压、总云量、日照时数、定时降水量、蒸发量、气压、风速和风向、土壤温度等12个数据表,主要以日尺度(8:00、14:00和20:00)数据文件为主,以期为研究干热河谷生态系统物质循环与能量交换和其对全球变化响应等方面提供基础数据支撑。; 关键词元江干热河谷生态站气象监测数据集萨王纳生态系统 2011–2020年; Keywords Yuanjiang Savanna Ecosystem Research Station Meteorological monitoring data Savanna ecosystem 2011-2020; 分类号 P413 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名顾及周期性变化的大气加权平均温度模型构建: 4; 作者曹小双杨维芳李得宴高墨通闫香蓉; 机构兰州交通大学测绘与地理信息学院/地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心/甘肃省地理国情监测工程实验室海军工程大学电气工程学院; 出处《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期112-119,共8页; 基金国家自然科学基金项目(42061076) 兰州交通大学优秀平台支持项目(201806) 十三五“首批国家重点研发计划课题”支持项目(2016YFB0501802)。; 文摘针对大气加权平均温度(T_(m))是地基全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演过程中的一个中间变量,其精度会影响地基GNSS水汽反演精度,同时T_(m)表现出较强的地域性差异的现状,研究建立地区的T_(m)模型:利用兰州市榆中探空站气象数据和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)分别建立单因子、顾及年周期变化、顾及年和半年周期变化的T_(m)模型;并对2种气象数据所建的3类模型进行显著性检验和精度验证。结果表明:模型均能通过显著性水平为0.05的显著性检验,同时顾及周期性变化模型的预测值的均方根误差和平均绝对误差均小于贝维斯(Bevis)模型和单因子模型;利用顾及周期变化的模型预测的T_(m)偏差中大于5 K和大于10 K的值占比明显减小且预测残差的周期趋势明显减弱,具有零均值的正态分布特性,仅表现出误差的随机性。总体而言,ERA5气象数据所建模型预测精度高于探空站气象数据所建模型;用ERA5气象数据建立的顾及周期性变化的T_(m)模型可用于兰州市GNSS大气水汽反演。; 关键词大气加权平均温度(T_(m)) 周期性误差欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)气象数据探空站气象数据区域模型构建; Keywords atmospheric weighted mean temperature(T_(m)) periodic error European Centre for Medium-range Weather Forecasts reanalysis v5(ERA5)meteorological data meteorological data of sounding station regional model construction; 分类号 P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程] P423 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	人工智能在气象数据集研制中的应用综述	李波潘勐孙越	《人民长江》北大核心	2025	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	2017-2021年吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站气象数据集	胡加枫梁正伟杨昊谕	《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	2011-2020年云南元江干热河谷生态站气象监测数据集	孙晨娜杨大新宋清海陈爱国闻国静张树斌张晶段兴武金艳强	《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	顾及周期性变化的大气加权平均温度模型构建	曹小双杨维芳李得宴高墨通闫香蓉	《导航定位学报》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料