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基于前期ERA5逐月再分析数据, 应用3种机器学习算法(Lasso回归、随机森林和神经网络)对辽宁省初霜冻日期进行预测评估。Lasso回归算法提取对初霜冻日期预测有重要指示意义的气象要素特征集, 通过交叉验证和超参数调优建立初霜冻日期预测模型, 利用均方根误差(RMSE)和距平同号率方法定量定性地评估模型的预测效果。结果表明: 特征选择后的气象要素特征集建模提升了模型的泛化能力、可解释性和稳定性; Lasso回归模型在4月起报的预测效果最好(RMSE为6—8 d), 神经网络模型在5月起报性能最好(RMSE为6—9 d), 随机森林模型在3月起报性能最好(RMSE为8—9 d); 辽宁全省大部分站点距平同号率为50%—70%, 其中Lasso回归和神经网络模型为5月起报最高(约为68%), 随机森林算法为3月起报最高(约为62%)。特征选择和敏感性实验结果发现, 低植被覆盖比例是初霜冻日期预测关键预测因子, 植被覆盖率越高越有利于地表含水量保持, 降温容易产生霜冻, 初霜冻日期也就越易提前, 去掉低植被覆盖比例因子后模型预测效果显著下降, 也表明该因子是模型建模的前期关键因子。 相似文献
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