基于机器学习的格点气温预报订正方法OA北大核心CSTPCD
使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SC…查看全部>>
方鸿斌;王珊珊;王晓玲;谭江红;鲁礼炳
武汉中心气象台,武汉430074武汉中心气象台,武汉430074武汉中心气象台,武汉430074湖北省襄阳市气象局,襄阳441022湖北省荆州市气象局,荆州434022
大气科学
格点气温机器学习特征选择分区建模
《气象》 2024 (1)
P.103-114,12
湖北省气象局科技支撑项目(2022Y01)中国气象局重点创新团队(CMA2022ZD04)共同资助。
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