本書充分利用當前計算機技術(shù)和通信技術(shù)取得極大進步的情況下，網(wǎng)絡(luò)和硬件設(shè)備已支持實時獲取和處理預(yù)報資料、開展大數(shù)據(jù)機器學習模型訓練的契機，創(chuàng)新性地引入數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)和機器學習進行對流層關(guān)鍵參量精化與預(yù)報；且不再依賴歐美國家的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，而是開創(chuàng)性地利用中國自主發(fā)布的數(shù)值天氣資料進行預(yù)報模型的構(gòu)建和產(chǎn)品的制作，為驗證我國自主數(shù)據(jù)產(chǎn)品精度和利用其建模的可能性提供理論和實踐參考。本書的理論和應(yīng)用成果對于提升我國北斗系統(tǒng)在油田車輛導(dǎo)航監(jiān)控、管網(wǎng)巡線巡檢、油井工況監(jiān)控、油氣勘查開采監(jiān)測、油田數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)控、油田生產(chǎn)應(yīng)急指揮、油田管網(wǎng)風險分析、遙感專題信息提取等精密定位領(lǐng)域的性能具有積極的推動作用。