机器学习在人工增雨效果统计检验中的应用

机器学习在人工增雨效果统计检验中的应用
李丹;林文;刘群;冯宏芳;胡淑萍;汪智海
【期刊名称】《应用气象学报》
【年(卷),期】2024(35)1
【摘要】利用福建省古田人工增雨试验基地2014年1月—2023年1月小时自然降水数据,结合线性拟合、多项式回归和样条回归等多种数学统计方法,开展决策树、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)3种机器学习方法在估测目标区自然降水中的应用研究。

目标区和对比区自然雨量关系模型对比结果表明:以区域平均面雨
量为统计变量时,CNN和四项式回归效果相对较好,其中CNN的确定系数为0.516,均方根误差为1.097 mm;对平均面雨量进行六次方根变换后,各模型的精准度大幅
提升,CNN表现最优,确定系数为0.658,其次为SVM;为克服目标区和对比区雨量时间序列效应及空间分布不均等问题,以面雨量空间格点数据作为研究对象,采用
CNN 3种优化器(自适应矩估计、均方根传递和梯度随机下降)算法进行对比,发现
基于自适应矩估计优化器建立目标区和对比区雨量关系模型最优,其降水估测值与
实测值更接近,均方根误差最小,为0.61 mm。

因此,利用CNN方法能够进一步优化目标区和对比区雨量关系模型,可为定量评估人工增雨效果提供参考。

【总页数】11页(P118-128)
【作者】李丹;林文;刘群;冯宏芳;胡淑萍;汪智海
【作者单位】福建省气象科学研究所;福建省灾害天气重点实验室;中国气象局海峡
灾害天气重点开放实验室;闽南师范大学数学与统计学院;福建省宁德市古田县气象
局
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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