基于CatBoost算法的长江中游冬季降水相态预报方法研究

作者：王珊珊; 雷彦森; 方鸿斌; 孟英杰; 章翠红; 刘文婷; 李康丽

来源：气象, 2022, 48(09): 1153-1161.

• 降水相态
• Catboost算法
• 不平衡数据处理

利用2000—2014年地面观测资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA5再分析资料,选取表征四类降水相态(雨、雪、雨夹雪、冻雨)的温度、湿度、微物理特征的43个特征量,使用精细地形高度订正,利用CatBoost算法开展长江中游降水相态预报方法研究。结果显示:此方法对雨、雪、冻雨有较好的分类和预报效果。使用精细地形高度预处理后的特征量,能够提高降水相态判别的准确率和空间精细度。雨、雪、冻雨的预报准确率与ECMWF预报产品相比分别提高了9.9%、39.1%、11.1%,但对雨夹雪的改进不明显。

• 单位
  武汉中心气象台