基于两种机器学习方法的广西后汛期降水预测模型

摘要

使用1991-2021年7-9月广西90个地面气象观测站降水量、NCEP/NCAR月再分析资料和国家气候中心BCC_CSM1.1气候模式回报资料,研究建立基于粒子群-神经网络、随机森林算法的广西后汛期降水气候预测模型,并对2016年-2021年预测进行应用试验。结果表明,基于粒子群-神经网络、随机森林算法的后汛期降水预测Ps得分比逐步回归方法分别提高了2.78分、2.5分,比气候模式分别提高了29.22分、28.94分,预测能力有明显的提升。