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雅典耀大学的科学家改进了晴天预测。
由雅典耀大学领导的团队使用卡尔曼滤波器将菲律宾的太阳能预测提高了 94%，从而增强了可再生能源规划。文章《雅典耀大学科学家改进了晴天预测。》首次出现在《科学询问者》上。
来源:Scientific Inquirer由马尼拉雅典耀大学和马尼拉天文台领导的国际研究团队率先发明了一种可将晴天预报准确率提高 94% 的方法，直接惠及菲律宾的太阳能、农业和其他行业。
世界各地的天气预报员和科学家都依靠计算机生成的模拟工具来提前预测天气，其中天气研究和预报 (WRF) 模型是最著名和应用最广泛的模型之一。特别是，预测某个地区在特定几天内接收到多少阳光有各种用途 - 从帮助普通人决定如何穿衣和如何度过一天，到使整个行业能够根据太阳辐射的影响调整运营。
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由雅典耀大学领导的研究人员通过应用一种称为卡尔曼滤波器 (KF) 的数学算法改进了 WRF-Solar 预测。他们使用来自马尼拉大都会各气象站的数据，发现在某些情况下，他们可以将预测与实际观测之间的差异最小化到 6%。
更专业的术语是，使用 KF 对马尼拉大都会全球水平辐照度的 WRF-Solar 预测，可将平均偏差误差 (MBE) 降低高达 94%，均方根误差 (RMSE) 降低 12%，而训练数据只需三天。最佳训练天数因季节而异，旱季（1 月至 3 月）为 42 天，雨季（6 月至 8 月）为 14 天。KF 算法在校正多云时段预测方面也表现出色，尽管由于对多云时段的过度补偿，晴天预测略有不准确。
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