ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用 |
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作者姓名: | 赵华生 黄小燕 黄颖 |
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作者单位: | 广西壮族自治区气象减灾研究所, 南宁 530022 |
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基金项目: | 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) |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 最大相关最小冗余度算法 随机森林回归算法 释用 |
收稿时间: | 2017-07-25 |
修稿时间: | 2018-01-29 |
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