基于Catboost和Stacking融合模型的 长江中下游短时临近降水预报研究

用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析。结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。     

我国实物地质资料服务现状及对策研究 ——以自然资源实物地质资料中心为例

实物地质资料是国家重要的基础性、战略性信息资源,是地质工作服务社会的重要载体.随着我国经济社会的不断发展,诸多领域亟需地质工作提供多元化、全方位的实物地质资料信息服务.本文梳理了我国实物地质资料管理服务政策体系,以自然资源实物地质资料中心2015～2019年实物地质资料服务数据统计和进展情况为基础,总结分析得出自然资源...