基于随机森林和多层感知机集成算法的大气可降水量建模方法

作     者：李锴 李黎 余航 董州楠 何琦敏 

作者机构：苏州科技大学地理科学与测绘工程学院 苏州科技大学北斗导航与环境感知研究中心 

出 版 物：《大地测量与地球动力学》 (Journal of Geodesy and Geodynamics)

年 卷 期：2024年

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：江苏省研究生实践创新项目(SJCX23_1718,SJCX24_1901) 江苏省科技计划(BK20230660) 国家自然科学基金(42204014) 

主　　题：大气可降水量 随机森林 多层感知机 多元线性回归 

摘      要：基于2009～2019年中国地区56个探空站资料，分析大气可降水量（PWV）与天顶对流层延迟（ZTD）、水汽压（Es）、大气压（Ps）、地面温度（Ts）、加权平均温度（Tm）之间的相关性，然后基于多元线性回归法（MLR）、随机森林（RF）、多层感知机（MLP）和MLP-RF集成算法分别构建中国地区的PWV模型，并评估各类PWV模型精度。结果表明，PWV与Ts、Ps、Es、Tm和ZTD之间的相关系数分别为0.78、—0.71、0.77、0.74和0.99；基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的全年PWV模型的平均均方根误差（RMSE）分别为1.25 mm、0.44mm、0.28 mm和0.21 mm，平均绝对偏差（MAE）分别为0.98 mm、0.31 mm、0.18 mm和0.14 mm；基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的分季度PWV模型的平均RMSE分别为0.60 mm、0.45 mm、0.29 mm和0.21mm，平均绝对偏差分别为0.49 mm、0.33 mm、0.19 mm和0.14 mm；基于MLP-RF的全年PWV模型精度最高，可用于中国地区的PWV获取、分析和研究。