| 两种机器学习方法在重庆夏季旱涝预测中的应用 |
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| 作者姓名： | 董新宁 向波 周杰 李永华 曾春芬 |
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| 作者单位： | 重庆市气候中心, 重庆 401147;重庆师范大学地理与旅游学院, 重庆 401331 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(41875111);中国气象局创新发展专项(CXFZ2021Z033;CXFZ2021J019;CXFZ2021Z011);重庆市气象局开放式研究基金项目(KFJJ-201606);重庆市技术创新与应用示范一般项目(CSTC2018jscx-msybX0165);重庆市自然科学基金面上资助项目(CSTC2019jcyj-msxmX0596);重庆市自然科学基金面上资助项目(CSTC2019jcyj-msxmX0227);中国气象局西南区域气象中心重大科研业务项目(西南区域2014-1); |
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| 摘 要： | 利用1961—2010年重庆34个气象观测站夏季降水资料及国家气候中心130项环流指数,采用机器学习的决策树和随机森林方法建立重庆夏季旱涝预测模型,通过2011—2018年预测效果检验发现,夏季同期环流指数决策树模型和前冬海温指数决策树模型预测的8 a降水异常趋势均正确,比考虑单一指数的PC评分分别提高37.5%和12.5%。此外,用随机森林模型预测重庆2014—2018年的夏季降水,5 a平均PS、CC和PC评分分别是84.6、0.27和67.1,相比于业务发布预报质量均有明显提高,且随机森林的预测质量较为稳定。
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| 关 键 词： | 夏季旱涝 决策树 随机森林 |
| 收稿时间： | 2019-10-28 |
| 修稿时间： | 2020-08-31 |
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