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多因子加权平均温度模型研究

         

摘要

为了解决大气加权平均温度(Tm)模型纳入多因子,即地面温度(Ts),大气压(P),水汽压(e),造成自变量间存在的多重共线性问题,分别采用逐步回归法(stepwise regression,SR)和主成分回归法(principle component regression,PCR)削弱多重共线性的影响,并得到2种考虑多因子影响的预测模型。利用探空站数值积分法,基于香港探空站2018年1月—3月的探空数据,计算得到精确的Tm值,并将该值作为真值,与2种预测模型的计算值作对比分析。实验表明:2种削弱多种共线性的多因子模型的计算值与真值间的RMSE均小于2.1K,相比Bevis模型精度提升明显,能够较准确地根据地面气象资料计算Tm,适合用于香港地区GNSS水汽反演的相关研究。

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