一种基于机器学习的气候预测订正方法、系统、设备及介质

本申请涉及气候预测技术领域，具体涉及一种基于机器学习的气候预测订正方法、系统、设备及介质，包括：运行CMA‑CPSv3气候预测系统，获得原始气候模式预测数据序列；将原始气候模式预测数据序列输入预训练的智能网格气候预测模型，输出订正降水预测数据序列；在目标预测区域降水后获取实测降水观测数据序列及对应时段的原始气候模式预测数据序列；基于实测降水观测数据序列和对应的原始气候模式预测数据序列评估智能网格气候预测模型的预测性能，并根据评估结果对智能网格气候预测模型进行更新。本申请通过智能网格气候预测模型输出网格化数据、基于实测数据动态更新参数及闭环流程，实现了地域性降水预测的高精度、自适应与高效订正。