【摘 要】
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降水相态是指地面降水的形态,可分为雨、雪、冻雨、雨夹雪等多种类型。传统的观测方式是在观测站点以人工观测为主,在无地面观测的区域难以获得其天气实况。但地面降水相态对人类生活生产有重大影响,如在无人区中冻雨导致的电线结冰等现象。所以在缺乏地面观测的情况下如何精准获得降水相态实况是亟需解决的气象问题之一。降水相态受高空温度、湿度、风力、风向等廓线的影响,成因比较复杂。本文利用数值模式预报的中高空气象要素
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降水相态是指地面降水的形态,可分为雨、雪、冻雨、雨夹雪等多种类型。传统的观测方式是在观测站点以人工观测为主,在无地面观测的区域难以获得其天气实况。但地面降水相态对人类生活生产有重大影响,如在无人区中冻雨导致的电线结冰等现象。所以在缺乏地面观测的情况下如何精准获得降水相态实况是亟需解决的气象问题之一。降水相态受高空温度、湿度、风力、风向等廓线的影响,成因比较复杂。本文利用数值模式预报的中高空气象要素形势场数据对降水相态进行反演,以解决在任何区域内降水相态实况获取的问题。本文针对降水相态反演和气象要素的内在关联,结合降水相态数据的特证,对此数据的不平衡性进行优化,设计适用于本问题的机器学习反演模型,以提高降水相态各类反演的准确率。主要内容如下:（1）在降水相态反演的研究中,一般受数据的局限性较大。本文构造了一套降水相态数据集,引入35万余个降水相态实况个例,相较于之前学者改善了数据对研究的影响。在此数据规模上,数据内部的不均衡性更为突出,类间特征分布更为复杂。对于数据极端的不平衡问题需要更好的抑制数据的不平衡,提取数据特征和反演结果。（2）本文在数据预处理上提出一种新的混合采样算法（ADASYNBorderline Tomek Links,A-BTL）,将ADASYN欠采样算法和Borderline Tomek Links过采样算法进行融合,改善数据内部的不平衡性。（3）本文在分类算法上将概率校准和集成学习进行融合,提出了概率校准随机森林算法（Probability Calibration Random Forest,PCCRF）,通过Isotonic校准修正随机森林分类后概率的偏差,增加此算法的分类准确率,使得算法整体分类效果更好。本文研究不论在数据集的规模上,还是实验对比后在F1、G-mean、AUC等各类指标上均有较大改进。
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