为提升贺兰山东麓葡萄园晚霜冻灾害精细化防御能力，利用2020—2023年4—5月贺兰山东麓葡萄园农田小气候站最低气温观测数据，分析葡萄园最低气温变化特征、晚霜冻发生频率和区域分布特征，并基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）模式预报产品和宁夏地区格点气温实况，采用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络算法，构建贺兰山东麓葡萄园最低气温和霜冻预报模型。结果表明：贺兰山东麓葡萄园轻霜冻最为普遍，其次是中霜冻，4月是霜冻发生的主要月份，东方裕兴酒庄霜冻出现最频繁，观兰酒庄霜冻最少，红寺堡产区是霜冻易发区。最低气温和霜冻预报检验结果显示，与ECMWF模式相比，RBF模型对贺兰、永宁和红寺堡产区的最低气温预报准确率提高，最高提升幅度达33.8%，平均绝对误差降低0.20~1.50 ℃。从单站霜冻预报看，RBF模型有明显优势，准确率普遍提升1.0%~14.0%，平均绝对误差降低0.04~0.37 ℃；从产区平均看，RBF模型对红寺堡产区霜冻预报准确率提高最多，达13.0%。在针对霜冻的实例分析中，RBF模型预报效果更优，特别是对中霜冻预报优势明显，相比ECMWF模式准确率提升25.0%~50.0%，平均绝对误差降低1.80~2.10 ℃。
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