科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料，将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据，运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级，并应用公平TS评分(Equal Threat Score, ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic, TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection, POD)对预报结果进行检验分析。结果表明：优化变量的输入有利于提高模型的准确率；Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况；仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高，但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言，融合模型具有更强、更稳定的预报性能，中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。
-
单位气象灾害教育部重点实验室; 南京信息工程大学
