基于WRF模式和机器学习算法改进天津沿海风速预报

渤海海域的风速具有变化剧烈、成因复杂、破坏力强等特征,因此实现对其的准确预报在业务预报及科学研究中均是重点和难点。天津市位于渤海湾西侧,作为环渤海区域的经济重心,对准确的风速预报有着更强的需求。本研究采用了三种机器学习算法作为后处理方法,对天津地区WRF数值预报偏差进行修正并进行了对比。
结果表明,随机森林(RF)算法在改进预测方面具有更好的综合性能,因为它显著改善了模型偏差,且计算资源成本较低。此外,本研究还指出了影响天津市风速的主要预报量：10 m风u/v分量、2 m相对湿度、925 hPa纬向风、海平面气压、500 hPa温度和2 m温度。本研究强调了数值模式和机器学习相结合对局地精细化天气预报的重要意义。