"英文标题：Global Numerical Weather Prediction Parameter Optimization and Validation Dataset
数据集概述
聚焦气象数值预报模型的关键输入参数与精度优化实验结果，覆盖大气动力学、热力学、物理过程参数化等核心模块的配置与验证数据。数据按模型迭代周期组织，包含多版本预报模型的参数取值、模拟输出与实况观测的对比结果，覆盖全球主要气候区与天气系统类型。颗粒度精确至模型参数层级、预报时效维度，支持多模型版本的精度差异分析与参数敏感性测试。数据结构遵循气象数值预报领域的标准化格式，参数定义与精度指标符合行业通用规范，可直接用于模型改进与验证。该数据集是推进气象数值预报精度提升的基础资源，参数配置与优化实验的对应关系，为揭示模型参数对预报性能的影响机制提供支撑，服务于预报模型的迭代优化与业务化应用。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
- model_version：模型版本号，标识不同迭代阶段的数值预报模型
- parameter_code：参数编码，标识气象数值预报模型中的具体核心参数，如行星边界层参数、积云参数化参数等
- parameter_value：参数取值，单位按参数类型而定（如无因次、米/秒、帕斯卡等），指模型运行时的具体参数配置值
- forecast_lead_time：预报时效，单位小时，指从起报时刻到预报时刻的时间间隔
- accuracy_metric：精度指标，无单位（如相关系数、均方根误差等），指模拟输出与实况观测的对比评估结果
- observation_type：观测类型，标识用于验证的实况观测数据类型，如地面观测、卫星遥感观测等
适用场景
- 气象科研机构开展数值预报模型参数敏感性分析，识别影响预报精度的关键参数
- 气象业务部门迭代优化数值预报模型配置，提升灾害性天气的预报能力
- 大气科学领域学者研究参数化方案对预报性能的影响机制
- 人工智能+气象领域团队构建模型参数与精度的映射关系，开发智能参数优化算法"
