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支持向量机非线性回归方法的气象要素预报

王在文 郑祚芳 陈敏 高华

王在文, 郑祚芳, 陈敏, 等. 支持向量机非线性回归方法的气象要素预报. 应用气象学报, 2012, 23(5): 562-570..
引用本文: 王在文, 郑祚芳, 陈敏, 等. 支持向量机非线性回归方法的气象要素预报. 应用气象学报, 2012, 23(5): 562-570.
Wang Zaiwen, Zheng Zuofang, Chen Min, et al. Prediction of meteorological elements based on nonlinear support vector machine regression method. J Appl Meteor Sci, 2012, 23(5): 562-570.
Citation: Wang Zaiwen, Zheng Zuofang, Chen Min, et al. Prediction of meteorological elements based on nonlinear support vector machine regression method. J Appl Meteor Sci, 2012, 23(5): 562-570.

支持向量机非线性回归方法的气象要素预报

资助项目: 

国家科技支撑计划课题 2008BAC37B05

详细信息
    通信作者:

    王在文, E-mail: zwwang@ium.cn

Prediction of Meteorological Elements Based on Nonlinear Support Vector Machine Regression Method

  • 摘要: 该文介绍了基于基本的支持向量机非线性回归方法,该方法具有解决非线性问题的能力,在数值预报解释应用技术中,对某些预报量与预报因子之间相关性不显著的要素,如风、比湿等,采用支持向量机非线性回归技术较多元回归的MOS方法更具优势;利用北京市气象局中尺度业务模式 (MM5V3) 的12:00(世界时) 起始数值预报产品和观测资料,制作北京15个奥运场馆站点6~48 h逐3 h的气象要素释用产品。对比MM5V3模式,从均方根误差的平均减小率来看,2 m温度减小12.1%,10 m风u分量减小43.3%,10 m风v分量减小53.4%,2 m比湿减小38.2%。与同期的MOS方法预报结果相比,整体预报效果SVM略优于MOS。由此可见,支持向量机非线性回归方法解决与预报因子之间非线性相关的气象要素较好,具有较高的预报优势。
  • 图  1  北京奥运场馆分布图

    Fig. 1  The map of Olympic venues in Beijing

    图  2  SVM,MOS释用预报和MM5V3,T213模式预报北京15个奥运场馆平均2 m温度均方根误差 (a) 和预报偏差 (b) 对比

    Fig. 2  The 2 m temperature root mean square error (a) and bias (b) of 15 Olympic venues in Beijing provided by SVM-release, MOS-release, MM5V3 model and T213 model

    图  3  2 m温度SVM释用预报、MOS释用预报相对原模式预报均方根误差减小百分率

    Fig. 3  The decreased root mean squre error ratio of 2 m temperature forecast from SVM-release, MOS-release to the counterpart of direct output of model

    图  4  SVM,MOS释用预报和MM5V3,T213模式预报北京15个奥运场馆平均10 m风u分量均方根误差 (a) 和预报偏差 (b) 对比

    Fig. 4  The 10 m wind u component root mean square error (a) and bias (b) of 15 Olympic venues in Beijing provided by SVM-release, MOS-release, MM5V3 model and T213 model

    图  5  SVM,MOS释用预报和MM5V3,T213模式预报北京15个奥运场馆平均10 m风v分量均方根误差 (a) 和预报偏差 (b) 对比

    Fig. 5  The 10 m wind v component root mean square error (a) and bias (b) of 15 Olympic venues in Beijing provided by SVM-release, MOS-release, MM5V3 model and T213 model

    图  6  10 m风u分量SVM释用预报、MOS释用预报相对原模式预报均方根误差减小百分率

    Fig. 6  The decreased root mean square error ratio of 10 m wind u component forecast from SVM-release, MOS-release to the counterpart of direct output of model

    图  7  10 m风v分量SVM释用预报、MOS释用预报相对原模式预报均方根误差减小百分率

    Fig. 7  The decreased root mean square error ratio of 10 m wind v component forecast from SVM-release, MOS-release to the counterpart of direct output of model

    图  8  SVM, MOS释用预报和MM5V3模式预报2 m比湿 (a) 以及MOS和T213预报2 m相对湿度 (b) 北京15个奥运场馆平均均方根误差对比

    Fig. 8  The 2 m specific humidity root mean square error provided by SVM-release, MOS-release (a), MM5V3 model, and the 2 m relative humidity root mean square error provided by MOS-release, T213 model (b) of 15 Olympic venues in Beijing

    图  9  2 m比湿SVM释用预报相对MM5V3及2 m相对湿度MOS释用预报相对T213模式均方根误差的减小百分率

    Fig. 9  The decreased root mean square error ratio of 2 m specific humidity forecast from SVM-release to MM5V3 model, and the decrease root mean square error ratio of 2 m relative humidity forecast from MOS-release to T213 model

    表  1  利用SVM方法建模选取的预报因子

    Table  1  Selected forecast factors for SVM method

    预报量 三维模式预报因子 二维模式预报
    因子
    实况因子 因子总数
    预报因子 等压面/hPa
    2 m温度 uv、温度、位势高度、
    相对湿度、云水
    975,925,850,500,
    200
    海平面气压、
    降水量
    2 m温度、10 m风速、10 m
    风向、过去3 h总降水量
    132
    10 m风uv
    分量
    uv、位势高度 975,850,500,200 海平面气压、
    降水量
    2 m温度、本站气压、10 m
    u分量、10 m风v分量
    76
    相对湿度 1000,975,925,850
    2 m比湿 uv、相对湿度、
    温度露点差
    1000,975,925,850 降水量 10 m风u分量、10 m风v分量、
    2 m温度露点差、2 m相对湿度
    72
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-02-01
  • 修回日期:  2012-07-02
  • 刊出日期:  2012-10-31

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