论文摘要
对风速进行准确预测是精细化天气预报服务(如风能发电、冬季奥运会赛场条件保障等)的重要环节。本文基于三种机器学习算法(LASSO回归、随机森林和深度学习),对数值天气预报模式ECMWF预测的华北地区近地面10 m风速进行订正。首先利用LASSO回归算法提取对10 m风速有重要影响的气象要素特征集,将其作为三种机器学习算法的输入,建立相应模型对ECMWF预测的风速进行订正。用提取后的气象要素特征集建模有助于减少计算量和存储开销,并减小模型的复杂性,从而提高模型的泛化能力。将订正结果与传统订正方法模式输出统计(model output statistics,MOS)得到的订正结果进行对比。结果表明,三种机器学习算法的订正效果均好于MOS方法,显示了机器学习方法在改善局地精准气象预报方面的潜力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙全德,焦瑞莉,夏江江,严中伟,李昊辰,孙建华,王立志,梁钊明
关键词: 模式,机器学习,模式输出统计,风速,华北
来源: 气象 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 气象学
单位: 北京信息科技大学,中国科学院大气物理研究所,北京大学,中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室
基金: 中国科学院战略性先导科技专项(A类-XDA19030403),北京信息科技大学2017年度“实培计划”共同资助
分类号: P457.5
页码: 426-436
总页数: 11
文件大小: 1283K
下载量: 622
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