ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用
基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报产品进行暴雨预报的释用方法.该方法采用最大相关最小冗余度算法,对 ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子.利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性.通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果.
最大相关最小冗余度算法、随机森林回归算法、释用
29
国家自然科学基金项目41575051,61562008,41765002;广西重点基金项目2017GXNSFDA198030;广西青年基金项目2014G-XNSFBA118211
2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
344-353
