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基于交叉验证技术的KNN方法在降水预报中的试验

曾晓青 邵明轩 王式功 刘还珠

曾晓青, 邵明轩, 王式功, 等. 基于交叉验证技术的KNN方法在降水预报中的试验. 应用气象学报, 2008, 19(4): 471-478..
引用本文: 曾晓青, 邵明轩, 王式功, 等. 基于交叉验证技术的KNN方法在降水预报中的试验. 应用气象学报, 2008, 19(4): 471-478.
Zeng Xiaoqing, Shao Mingxuan, Wang Shigong, et al. Forecasting precipitation experiment with KNN based on crossing verification technology. J Appl Meteor Sci, 2008, 19(4): 471-478.
Citation: Zeng Xiaoqing, Shao Mingxuan, Wang Shigong, et al. Forecasting precipitation experiment with KNN based on crossing verification technology. J Appl Meteor Sci, 2008, 19(4): 471-478.

基于交叉验证技术的KNN方法在降水预报中的试验

资助项目: 

中国气象局“精细化客观天气预报开发”课题和国家科技支撑计划项目 2007BAC29B03

国家自然科学基金项目 40675077

Forecasting Precipitation Experiment with KNN Based on Crossing Verification Technology

  • 摘要: 利用2003—2005年4—9月国家气象中心T213的数值预报产品,通过动力诊断,从大量数值预报因子中提取不同层次、不同时效与降水关系较好的多个因子,使用K最邻近域(KNN)方法,制作不同代表站点的晴雨预报和大于或等于10 mm的降水预报试验。在搜索K邻近域的过程中,考虑天气事件出现的概率不同,而分别求取有天气事件的正样本K+值和无天气事件的负样本K-值,使该方法选择的最邻近域中的K值取得更为合理。利用交叉验证的方法,对历史资料依次选取部分样本作为预报测试集,通过预测结果的检验评分,选取获得最大准确率和最大概括率的K+K-作为最佳邻近域的组合。确定了最优K值后,反算历史样本,通过比较,得到某站出现降水天气事件的预报判别值,在一定程度上减少了预报的空报率。经过对2006年4—9月的预报试验,改进后的KNN方法使24,48 h的晴雨预报和大于或等于10 mm降水预报的TS评分大多数高于未改进前的,也高于T213模式本身的降水预报和MOS方法动力统计释用的降水预报,特别是克服了模式降水预报和MOS方法预报中空报率较高的现象,达到了较好的预报效果。
  • 图  1  交叉验证示意图

    Fig. 1  The sketch map of cross validation

    图  2  2006年4-9月各方法晴雨预报检验评分对比

    (a)24 h TS评分,(b)24 h空报率,(c)24 h概括率,(d)48 h TS评分,(e)48 h空报率,(f)48 h概括率

    Fig. 2  Comparisons of results from 4 methods to prediction of 0 mm from Apr to Sep in 2006

    (a)24 h TS,(b)24 h empty rate,(c)24 h summary rate,(d)48 h TS,(e)48 h empty rate,(f)48 h summary rate

    图  3  2006年4-9月各方法大于或等于10 mm降水预报检验评分对比

    (a)24 h TS评分,(b)24 h空报率,(c)24 h概括率,(d)48 h TS评分,(e)48 h空报率,(f)48 h概括率

    Fig. 3  Comparisons of results from 4 methods to prediction of more than 10 mm from Apr to Sep in 2006

    (a)24 h TS,(b)24 h empty rate,(c)24 h summary rate,(d)48 h TS,(e)48 h empty rate,(f)48 h summary rate

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-10-18
  • 修回日期:  2008-03-27
  • 刊出日期:  2008-08-31

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