上海市气象专业技术服务平台-基于两类集成学习算法的长江口区强对流天气分类预报技术研究

热词: 气象生态系统生态气候气象监测监测

基于两类集成学习算法的长江口区强对流天气分类预报技术研究

姓名	陈诗祺	单位	上海海洋中心气象台
报告题目	基于两类集成学习算法的长江口区强对流天气分类预报技术研究
报告摘要
本研究基于ERA5再分析资料，将五类强对流指数作为预报因子，利用机器学习中的两类集成学习算法（RF、GBDT）实现对长江口区强对流天气的分类，并进行模型性能对比及因子分析，以此筛选出出最合适的模型及影响因子。
最亮点的一张成果图
基于RF、GBDT算法的长江口强对流分类可视化图例（number=（0为无强对流，1为短时强降水，2为雷雨大风7-9级，3为雷雨大风10级以上））（模型比对：随机森林（RF）与梯度提升树（GBDT）两类集成学习算法（包括相应衍生算法Adaboost、XGBoost、LightGBM、CatBoost））