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通过与气象站的高质量地面测量结果进行比较来表征气象数据的性能。偏差（Bias）或平均偏差偏差（Mean Bias Deviation, MBD）表示给定地点的系统模型偏差，即系统高估或低估：当卫星建模值（与地面测量值相比）过高估计时偏差值将高于零，而低估时偏差值低于零。

我们进行了验证程序，将Solargis数据库的模拟数据与NOAA Integrated Surface Database（ISD）网络提供的气象站地面测量数据进行比较，使用了11,516个地面站，比较数据期间从2006到2015年。

Solargis交付三个气象参数进行验证：2米高度的大气温度(TEMP) 、10米高度的风速(WS)和相对湿度(RH)。这三个参数的验证统计数据在准确度方面表现出良好的结果：平均偏差接近零，偏差标准差低。汇总结果显示在表格中，个别统计数据显示在下面的地图中。

值得注意的是，通常来自气象模型的数据代表大区域，并且它们不能准确地反映个别地区性天气，特别是在山区和沿海地区。这也意味着具有大量对比度的复杂区域更容易出现更高的偏差。气象站数据有限的区域（用作NWP模型的输入）也很容易出现这种差异。此外，使用建模数据无法高精度地估计极端天气现象。

从下面的地图中显示的验证结果，我们可以看到这种现象。测量数据和建模数据之间偏差较大的地方通常位于山区，以及海岸地区和小气候条件变化更为集中且不太逐渐变化的一般区域附近。在观察偏差统计时，还应注意夜间的偏差通常较高（即，在太阳能发电时间期间提供的值通常以较低）的不确定性估计。

对不确定性的正确评估和解释与从处理数据的经验中收集的知识的专家决策非常相关。如果可行，建议使用项目现场旁边的地面测量数据来执行地面校准，即通过将建模数据与地面测量数据进行比较来确定数据的相关性。此过程将能够更正这些偏差并提高该特定站点的建模数据的准确性。

Solargis提供的温度、风速和相对湿度数据的验证统计数据。 11,516个站点的汇总结果。

全天气温偏差分布图

全天风速偏差分布图

全天相对湿度偏差分布图