【摘 要】
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降水预测对防范干旱、洪涝等自然灾害,减少国家经济损失和保护人民生命财产安全有重要指导意义。目前我国降水预测的主要方法是数值模式预测,在降水预测的精确性和中长期降水预测方面与社会发展的要求还有较大差距。因此,准确地预测季节尺度的降水,特别是夏季汛期降水尤为重要。为了研究汛期降水预测,尝试从机器学习的角度出发,分别采用支持向量机模型（SVM）和长短期记忆网络模型（LSTM）对夏季汛期降水进行研究。对降
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降水预测对防范干旱、洪涝等自然灾害,减少国家经济损失和保护人民生命财产安全有重要指导意义。目前我国降水预测的主要方法是数值模式预测,在降水预测的精确性和中长期降水预测方面与社会发展的要求还有较大差距。因此,准确地预测季节尺度的降水,特别是夏季汛期降水尤为重要。为了研究汛期降水预测,尝试从机器学习的角度出发,分别采用支持向量机模型（SVM）和长短期记忆网络模型（LSTM）对夏季汛期降水进行研究。对降水预测的具体研究和实现开展的工作如下:（1）构建基于支持向量机的全国夏季汛期降水预测模型。根据NOAA提供的海温数据ERSST、高度场、风度场和GPCP降水数据等数据,采用留一法对数据集进行划分来构建训练模型。采用距平相关系数的评价指标对结果进行评估。最终选择西太平洋前夏850h Pa高度场,东太平洋前冬200h Pa风场结合原有海温降水对中国的汛期降水进行预测。结果显示基于支持向量机的降水预测在长江中下游地区取得了较好的结果。（2）构建基于LSTM的夏季汛期降水预测模型。采用中国国家气象中心提供的中国地面气候资料降水月值数据集和各降水因子数据集训练构建降水预测模型。以多个站点为例,验证模型对月降水量预测的精准度。结果显示模型对东北地区、东南沿海地区和西藏大部分地区有较好的预测结果。（3）通过对比支持向量机和LSTM两种降水预测模型,以56290号站点为例,发现LSTM模型的预测结果与真实降水量的变化趋势一致,支持向量机模型的预测结果有个别月份的降水趋势与实际不符,而且有些预测结果出现了负值。LSTM模型的RMSE和MAE均比SVM模型低,其中LSTM模型的RMSE比SVM模型低了19.85,LSTM模型的MAE比SVM模型低了16.62。结果显示,LSTM模型在汛期降水预测方面更具有优势。实验结果表明基于两种模型的夏季汛期降水预测在预测精度方面都取得了比传统方法较好的结果。其中长短期记忆网络相较于支持向量机,在汛期降水预测方面具有较高的准确性。
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