1.一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)对气象站点实测数据进行预处理，将实测数据中的粗差剔除，保存无误的实测数据；

(2)将预处理后的实测数据加载到GPT2w模型中计算气象参数并保存，(3)根据步骤(2)的气象参数计算各气象站点各月份的年均气温、气压误差值；

(4)将步骤(3)中获取的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存，生成改正值文件；

(5)对步骤(4)中生成的改正值文件进行距离加权改正，得到新的格网参数文件并将其进行分类存储；

(6)向GPT2w模型导入测站点的经度、纬度、高程及观测时间，按观测时间对应月份读取步骤(5)中生成的格网参数文件计算气温、气压参数。

2.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(1)的步骤如下：

(11)筛选出实测数据中不含气温、气压值的观测时间点并将其剔除。

(12)将经过步骤(11)筛选得到的实测数据分别按照气温、气压值依次从大到小和从小到大排列，筛选出超出地面气象观测仪器测量范围的错误气温、气压值并将其剔除。

3.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(2)是在GPT2w模型中按年份依次导入各省份实测数据的经度、纬度、高程及观测时间并计算气温、气压参数并按原省份测站号保存。

4.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(3)的步骤如下：

(31)将经步骤(2)中处理的数据每个观测时间点的实测气温、气压值与模型计算得到的气温、气压值相减得到每个观测时间的气温、气压误差值；

(32)筛选出每年中各月份的气温、气压误差值，对各月份的气温、气压误差值取平均值，得到各月份的气温、气压月均误差；

(33)将每年中相同月份的气温、气压月均误差值取平均值得到各月份的年均气温、气压误差值。

5.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(4)中，改正值文件是通过将步骤(3)中得到的各气象站点各月份的年均气温、气压误差值加入各气象站点对应的经度、纬度并保存生成。

6.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，距离加权改正的步骤如下：(51)导入步骤(4)中得到的各格网点各月份的气温、气压改正值文件，并依次读出每个格网点的经纬度；

(52)根据每个格网点的经、纬度，利用经、纬度取整来找出距离原格网点最近的四个格网点，其步骤为：将每个格网点的经、纬度取整并加上0.5找到最近的格网点，并将原格网点的经、纬度与最近的格网点经、纬度相减得到经、纬度差值，当差值为正时表示为1，差值为负时表示为‑1，基于原格网点与最近的格网点的经纬度差值，找到其余三个距离原格网点最近的格网点；

(53)找到距离原格网点最近的四个格网点对应的气温、气压平均参数A0，依次将各格网点各月份的气温、气压改正值依据原格网点到最近的四个格网点之间的距离进行加权分配加入到A0，得到全年各月份对应的新格网参数文件，加权分配公式如下所示：上式中，d1、d2、d3、d4分别为原格网点到最近的四个格网点的距离，lon0为原格网点经度，lat0为原格网点纬度，lat1、lat2、lat3、lat4分别为离原格网点最近的四个格网点的纬度，lon1、lon2、lon3、lon4分别为离原格网点最近的四个格网点的经度，delta为各格网点各月份的气温、气压改正值，delta1、delta2、delta3、delta4分别为离原格网点最近的四个格网点的距离加权改正值。

7.根据权利要求1所述的提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，分类存储是将12个月份对应的新格网参数文件里的各格网点气温、气压参数对应的平均值A0、年变化振幅A1和B1、半年变化振幅A2和B2分类并加上格网点对应的经、纬度按月份进行保存。