机器学习对延伸期降水集合预报的订正分析

作     者：陆振宇 孔小翠 张恒德 黄威 LU Zhenyu;KONG Xiaocui;ZHANG Hengde;HUANG Wei

作者机构：南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 国家气象中心北京100081 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2022年第45卷第7期

页      面：86-91页

学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1105[军事学-军队指挥学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 110503[军事学-军事通信学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61773220) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20150523) 

主　　题：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 

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。