降水统计预报模型的模拟性能分析

作     者：陈以祺 吴香华 刘鹏 刘端阳 CHEN Yiqi;WU Xianghua;LIU Peng;LIU Duanyang

作者机构：南京信息工程大学数学与统计学院南京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 南京交通气象研究所南京210008 

出 版 物：《气候与环境研究》 (Climatic and Environmental Research)

年 卷 期：2022年第27卷第5期

页      面：578-590页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070601[理学-气象学] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：国家重点研发计划项目2018YFC1507905 国家自然科学基金项目42075068、41505118、41975087、41605045 

主　　题：夏季降水预报 机器学习 留出法 交叉验证 自助法 

摘      要：降水预报模型的性能与诸多因素有关,除了与研究区域特征和研究数据有关,还受到模型自身算法、统计模拟方法、性能度量指标等的影响。本文基于2015~2019年我国黑龙江省28个站点逐日降水、平均气温和平均相对湿度等地面常规气象资料,运用留出法、自助法等蒙特卡洛统计模拟和机器学习方法,首次系统研究了黑龙江省夏季逐日降水预报模型的性能和模型性能的空间分布特征。结果表明,对研究区域整体来说,BP(Back Propagation)神经网络和支持向量机的总体预报性能没有显著差异,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线面积值均高于76%,显著优于决策树。自助法估计的模型预报性能始终优于留出法,并且有助于提高评估结果的保真性。对研究区域单个站点来说,除个别站点以外,支持向量机的准确率和ROC曲线面积值均高于80%,并且呈现东南大西北小的空间分布趋势,该趋势与降水频率的分布基本一致。支持向量机在小兴安岭和张广才岭的总体预报效果较好,三江平原次之,松嫩平原较差;而敏感度在山区大,平原区小,中部和南部大,东部次之,西部和北部小;特异度空间分布则恰好与敏感度相反。