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| 基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究 | |
| 作者姓名： | 刘娜 黄武斌 杨建才 王基鑫 王一丞 张君霞 |
| 作者单位： | 兰州中心气象台,甘肃 兰州 730020 |
| 基金项目： | 甘肃省气象局人才专项(2122rczx);干旱气象科学研究基金(IAM202011);甘肃省科技计划项目(20YF3FA012);西北区域人工影响天气能力建设项目研究试验项目(ZQC-R18208);甘肃对流性暴雨预报预警关键技术创新团队(GSQXCXTD-2020-01)共同资助。 |
| 摘 要： | 基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TPCMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明：(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TPCMA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TPC<... |
| 关 键 词： | 降水及分级 短期预报 空间聚类 随机森林 预报订正及检验 |
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