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为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h-1为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空报样本超过52万个。  相似文献   
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根据南海台风登陆粤东至闽南漳州大暴雨个例,归纳总结出3种概念模型:东高北槽型、东西两高型和东高西低型;分析3种概念模型环流特征表明,共同点是在台湾海峡中南部均存在低空偏南风急流,漳州暴雨区上空850 hPa以下是一个水汽通量强辐合区;200 hPa为强辐散区.不同点是东高西低型南风急流的强度和厚度最弱;东高北槽型有冷空气的相互作用.最大日雨量,东高北槽型最大,东高西低型最小.同时,计算了此类台风漳州地区水汽、动力、热力和不稳定条件等22个物理量指标及台风季气候平均态指标,为此类台风漳州大暴雨预报提供参考.  相似文献   
3.
应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。  相似文献   
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