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CLDAS降水产品的适用性分析及机器学习订正应用
1
作者
王雅萍
王遂缠
孔令旺
《气象水文海洋仪器》
2024年第3期111-115,共5页
为获得中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)多源降水融合实况分析产品在甘肃省的精细化评估结论并提高该产品的精度,采用甘肃省2215个地面站的降水数据作为检验源,评估CLDAS快速融合和实时融合降水产品的适用性,并基于评估结论采用机器...
为获得中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)多源降水融合实况分析产品在甘肃省的精细化评估结论并提高该产品的精度,采用甘肃省2215个地面站的降水数据作为检验源,评估CLDAS快速融合和实时融合降水产品的适用性,并基于评估结论采用机器学习方法及优化策略,订正CLDAS降水产品。结果表明:CLDAS降水产品能较好地反映甘肃省降水时空分布,日值的精度整体不如小时值;XGBoost算法较其他模型有显著优势,且在降水量大时订正效果更显著;通过提升训练数据集质量、特征工程和精细调参优化后的XGBoost模型使3级以上降水量的均方根误差减少近50%,1~2级的误判降水得到明显改善,该模型和算法能推广应用于具有相同气候特征的领域。
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关键词
CLDAS降水产品
检验评估
机器学习订正
XGBoost模型
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题名
CLDAS降水产品的适用性分析及机器学习订正应用
1
作者
王雅萍
王遂缠
孔令旺
机构
甘肃省气象信息与技术装备保障中心
出处
《气象水文海洋仪器》
2024年第3期111-115,共5页
基金
甘肃省气象局气象科学技术研究项目(Zd2022-01)资助。
文摘
为获得中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)多源降水融合实况分析产品在甘肃省的精细化评估结论并提高该产品的精度,采用甘肃省2215个地面站的降水数据作为检验源,评估CLDAS快速融合和实时融合降水产品的适用性,并基于评估结论采用机器学习方法及优化策略,订正CLDAS降水产品。结果表明:CLDAS降水产品能较好地反映甘肃省降水时空分布,日值的精度整体不如小时值;XGBoost算法较其他模型有显著优势,且在降水量大时订正效果更显著;通过提升训练数据集质量、特征工程和精细调参优化后的XGBoost模型使3级以上降水量的均方根误差减少近50%,1~2级的误判降水得到明显改善,该模型和算法能推广应用于具有相同气候特征的领域。
关键词
CLDAS降水产品
检验评估
机器学习订正
XGBoost模型
Keywords
CLDAS precipitation product
assessment
machine learning
XGBoost model
分类号
P426.6 [天文地球—大气科学及气象学]
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作者
出处
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1
CLDAS降水产品的适用性分析及机器学习订正应用
王雅萍
王遂缠
孔令旺
《气象水文海洋仪器》
2024
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