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降水统计预报模型的模拟性能分析
文献摘要：
降水预报模型的性能与诸多因素有关,除了与研究区域特征和研究数据有关,还受到模型自身算法、统计模拟方法、性能度量指标等的影响.本文基于2015～2019年我国黑龙江省28个站点逐日降水、平均气温和平均相对湿度等地面常规气象资料,运用留出法、自助法等蒙特卡洛统计模拟和机器学习方法,首次系统研究了黑龙江省夏季逐日降水预报模型的性能和模型性能的空间分布特征.结果表明,对研究区域整体来说,BP(Back Propagation)神经网络和支持向量机的总体预报性能没有显著差异,ROC(Receiver?Operating?Characteristic)曲线面积值均高于76％,显著优于决策树.自助法估计的模型预报性能始终优于留出法,并且有助于提高评估结果的保真性.对研究区域单个站点来说,除个别站点以外,支持向量机的准确率和ROC曲线面积值均高于80％,并且呈现东南大西北小的空间分布趋势,该趋势与降水频率的分布基本一致.支持向量机在小兴安岭和张广才岭的总体预报效果较好,三江平原次之,松嫩平原较差;而敏感度在山区大,平原区小,中部和南部大,东部次之,西部和北部小;特异度空间分布则恰好与敏感度相反.
文献关键词：
夏季降水预报;机器学习;留出法;交叉验证;自助法
中图分类号：
作者姓名：
陈以祺;吴香华;刘鹏;刘端阳
作者机构：
南京信息工程大学数学与统计学院,南京 210044;南京信息工程大学大气科学学院,南京 210044;南京交通气象研究所,南京 210008
文献出处：
引用格式：
[1]陈以祺;吴香华;刘鹏;刘端阳-.降水统计预报模型的模拟性能分析)[J].气候与环境研究,2022(05):578-590
A类：
夏季降水预报
B类：
统计预报,模拟性,降水预报模型,区域特征,研究数据,统计模拟,性能度量指标,黑龙江省,逐日,平均气温,相对湿度,气象资料,留出法,自助法,蒙特卡洛,机器学习方法,模型性能,空间分布特征,Back,Propagation,预报性能,Receiver,Operating,Characteristic,线面,决策树,保真性,除个别,大西北,降水频率,小兴安岭,张广才岭,预报效果,三江平原,松嫩平原,平原区,度空间,恰好,交叉验证
AB值：
0.328911
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