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基于CatBoost算法的长江中游冬季降水相态预报方法研究
文献摘要：
利用2000—2014年地面观测资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA5再分析资料,选取表征四类降水相态(雨、雪、雨夹雪、冻雨)的温度、湿度、微物理特征的43个特征量,使用精细地形高度订正,利用CatBoost算法开展长江中游降水相态预报方法研究.结果显示:此方法对雨、雪、冻雨有较好的分类和预报效果.使用精细地形高度预处理后的特征量,能够提高降水相态判别的准确率和空间精细度.雨、雪、冻雨的预报准确率与ECMWF预报产品相比分别提高了9.9％、39.1％、11.1％,但对雨夹雪的改进不明显.
文献关键词：
降水相态;Catboost算法;不平衡数据处理
中图分类号：
作者姓名：
王珊珊;雷彦森;方鸿斌;孟英杰;章翠红;刘文婷;李康丽
作者机构：
武汉中心气象台,武汉 430074;湖北省荆门市气象台,荆门 448124
文献出处：
引用格式：
[1]王珊珊;雷彦森;方鸿斌;孟英杰;章翠红;刘文婷;李康丽-.基于CatBoost算法的长江中游冬季降水相态预报方法研究)[J].气象,2022(09):1153-1161
A类：
B类：
CatBoost,长江中游,冬季降水,降水相态,预报方法研究,地面观测,观测资料,天气预报,ECMWF,ERA5,再分析资料,四类,雨夹雪,冻雨,微物理特征,特征量,精细地形,地形高度,订正,预报效果,精细度,预报准确率,预报产品,品相,Catboost,不平衡数据处理
AB值：
0.367028
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