【摘 要】
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基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP_CMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon,SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区.在此基础上,采用随机森林算法(random forest,RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验.结果表明:(1
【机 构】
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兰州中心气象台,甘肃 兰州 730020
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基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP_CMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon,SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区.在此基础上,采用随机森林算法(random forest,RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验.结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个.(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP_CMA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1％、4.2％;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5％,特别是河东地区.(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP_CMA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨.
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