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)
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。