基于Catboost和Stacking融合模型的长江中下游短时临近降水预报研究

摘要：

用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System,GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias 值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析.结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛.总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高.

关键词：机器学习、短时临近预报、长江中下游、降水、融合模型

所属期刊栏目：42

分类号：P456.7(天气预报)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省六大人才高峰计划资助项目;江苏省大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：569-580