【摘 要】
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结合中尺度数值模式WRF预报数据和ERA5再分析资料,利用机器学习方法对WRF预报场的风场、温度、气压进行预报订正.采用ERA5作为真值,与原始WRF预报相比,利用随机森林模型可以
【机 构】
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国家超级计算无锡中心,江苏无锡214011;成都信息工程大学,四川成都610225;清华大学地球系统科学系,北京100084;国家海洋环境预报中心,北京100081
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结合中尺度数值模式WRF预报数据和ERA5再分析资料,利用机器学习方法对WRF预报场的风场、温度、气压进行预报订正.采用ERA5作为真值,与原始WRF预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低44％以上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低34％以上.通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子.
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