选用2012～2017年Kings Park站探空资料,基于迭代最小二乘方法构建2种香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型——Tm_hk1和Tm_hk2,并利用2018年探空资料对模型在香港地区的精度和适用性进行评估.结果 表明,在香港地区,依赖测站温度的Tm_hk1模型具有较高的精度,年均偏差优于0.3K,均方根误差优于1.8K,与Bevis公式和GPT2w模型相比,Tm_hk1模型的精度分别提升35.4％和29.7％;而不依赖气象参数的Tm_hk2模型与GPT2w模型的精度相当,年均方根误差均优于2.5K,Bevis公式的精度最差(RMS为2.7K),且具有较大负偏差(bias为-1.8K).从季节性分析可知,Bevis公式、Tm _hk2和GPT2w模型精度具有明显的季节性变化,总体为夏季精度较高(RMSE为1.3～2.2 K),冬季精度较低(RMSE为3.0～4.4 K);Tm_hk1模型在各季节均具有最高精度(RMSE为1.4～2.4 K)和适用性.
加权平均温度 建模 香港地区 精度分析 大气遥感