机器学习对延伸期降水集合预报的订正分析

摘要：

为了扩展气象业务中历史预报资料在集合预报产品中的应用性,本文尝试基于机器学习的后处理模型,对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ECMF模式的数值天气预报模式生成的2019年5月—8月历史再预报(训练期)数据进行各模型参数训练,可对2019年5月—8月实时延伸期月降水预报(预报期)进行集合预报分析,均选取华东地区(23.0°N～38.5°N,113.0°E～123.0°E).采用均方根误差和绝对误差插值空间分布对预报订正效果进行评估,通过K-近邻算法(KNN)、Bagging算法、随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)、极端随机树(ET)这5种后处理回归模型的预报订正效果的对比表明:5种后处理模型的均方根误差随预报时效的增长呈现波动变化;受地形分布的影响,华东地区的北部均方根误差较小,从空间分布清楚得出,K-近邻算法的订正预报效果最好,对应的平均绝对误差在10～20 mm,其他4种机器学习模型的误差在50～100 mm.

关键词：集合平均、历史再预报、延伸期降水预报、K-近邻算法、机器学习、均方根误差、插值分布

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.1-34;TP181

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：86-91