基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究     

许立兵  王安喜  汪纯阳  陈悦  陈昱文  周峥  陈幸荣  邢建勇  刘克威  黄小猛 《海洋通报》2020,39(6):695-704

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料，利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值，与原始 WRF 预报相比，利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上，利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度，分析了关键的预报订正因子。  相似文献