基于随机森林的湖北雪密度预测模型及其在雪压分析中的应用

作者：魏华兵; 周月华^*; 史瑞琴; 温泉沛

来源：气象科技, 2023, 51(04): 473-479.

DOI：10.19517/j.1671-6345.20220295

• 随机森林
• 雪密度
• 随机森林预测模型
• 雪压

雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一，通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度，是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料，分析并选取了积雪期的积雪日数、积雪深度、气温、日照等8个影响雪密度的自变量因子，构建了雪密度的随机森林回归(RF)模型，并通过RF模型反演数据，分析了湖北省雪密度和雪压分布情况。结果表明：(1)雪密度RF模型预测的均方根误差为0.04 g/cm3左右，可以用于湖北省雪密度资料反演。(2)湖北省平均雪密度在0.14～0.20 g/cm3之间，从中部以0.17 g/cm3为界分为东西两个区，东部区雪密度较大。(3)湖北省近60年来最大雪压值在1.3～6.7 g/cm2之间，不同重现期最大雪压分布存在鄂西北和鄂东两个高值区，且鄂东区的中北部基本雪压值更大。

• 单位
  武汉区域气候中心