内蒙古冰雹特征及基于机器学习的冰雹识别方法研究OA北大核心

利用1959—2021年内蒙古人工观测冰雹记录,分析冰雹分布的时空特征,并基于机器学习算法构建了冰雹识别方法。结果表明:(1)时间分布上,冰雹事件出现的站数和站日数均呈现下降趋势;空间分布上,冰雹多集中在阴山山脉和大兴安岭一带,冰雹多发区沿山脉伸展分布。(2)冰雹发生具有明显的季节变化和日变化特征,每年5—9月是冰雹频发月份,占全年雹日的91.79%,雹日中12:00—19:00是冰雹的多发时段。(3)利用随机森林、LightGBM、K近邻和决策树4种机器学习算法,通过数据预处理、预报因子选择、模型训练、模型调优等步骤,对内蒙古冰雹天气过程进行建模与评估。评估结果表明,采用机器学习方法可以有效地识别冰雹天气过程,各模型的TS评分均达到0.83以上,命中率达到92%以上,随机森林算法在测试集上识别效果最优。研究结果可为内蒙古冰雹预报预警和人工防雹工作提供参考。