基于机器学习模型的短期降雨多模式集成预报.pdf

基于机器学习模型的短期降雨多模式集成预报 基于机器学习模型的短期降雨多模式集成预报是近年来水文学和气象学研究的热点领域之一。该方法通过结合多种机器学习算法和模型来预报短期降雨，从而提高降雨预报的准确性和可靠性。 机器学习模型在短期降雨预报中的应用可以追溯到20世纪90年代。早期的研究主要集中在神经网络和支持向量机等传统机器学习算法的应用。随着机器学习技术的发展，新的算法和模型不断涌现，例如随机森林、梯度boosting、决策树等。这些算法和模型的应用极大地提高了短期降雨预报的准确性和可靠性。 本文基于TIGGE数据中心的ECMWF、CMA和NCEP三个集合预报中心发布的桓仁水库流域预报降雨数据，利用ANN、ELM以及SVM模型对桓仁水库流域未来1〜3d降雨进行多模式集成预报。结果表明，基于SVM和ELM的多模式集成预报模型预报效果均优于单一模式，基于ANN的集成预报模型在输入因子选择合适的情况下，其预报效果也优于单一模式。三种模型中，SVM模型对降雨预报精度改善最为明显。 机器学习模型在短期降雨预报中的应用具有以下几个优点： 1. 高度非线性：机器学习模型可以处理高度非线性的降雨数据，提高预报的准确性。 2. 多变量分析：机器学习模型可以同时处理多个变量，例如降雨、气温、湿度等，提高预报的可靠性。 3. 高度自动化：机器学习模型可以自动学习和调整参数，减少人工干预，提高预报的效率。 4. 适应性强：机器学习模型可以适应不同的降雨模式和气候环境，提高预报的泛化能力。 然而，机器学习模型在短期降雨预报中的应用也存在一些挑战和限制： 1. 数据质量问题：机器学习模型对数据的敏感性非常高，数据的质量和可靠性对预报的准确性有很大的影响。 2. 模型选择问题：选择合适的机器学习模型对预报的准确性有很大的影响。 3. 超参数优化问题：机器学习模型的超参数对预报的准确性有很大的影响，需要合适的优化方法来选择合适的超参数。 4. 解释性问题：机器学习模型的解释性较差，难以解释预报结果的物理机理。 基于机器学习模型的短期降雨多模式集成预报方法可以提高短期降雨预报的准确性和可靠性，但也存在一些挑战和限制，需要进一步的研究和改进。 关键词：机器学习模型；短期降雨预报；多模式集成预报；TIGGE数据中心；ECMWF；CMA；NCEP；ANN；ELM；SVM。