机器学习偏差订正把 Ina-Flows 海表温度预报误差在 Karimun Jawa 降低 29.83%、在 Bira 降低 26.10%，且最优算法随地点不同
该研究用 MAWS 观测评估 BMKG Ina-Flows 海表温度预报的偏差，并在 Karimun Jawa 与 Bira 两个站点比较 SVR、LSTM、Bi-LSTM 三种机器学习偏差订正算法，发现 Ina-Flows 在两处均存在暖偏差，Karimun Jawa 以 LSTM 最优（RMSE 0.207、MAE 0.182、MBE -0.171，RMSE 降低 29.83%），Bira 以 Bi-LSTM 最优（RMSE 0.218、MAE 0.173、MBE 0.011，RMSE 降低 26.10%），说明订正效果依赖地点、算法选择需依据本地验证。