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联合GNSS PWV和气象参数的短临定性降雨预报改进模型
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作者 熊朝晖 郑敦勇 +5 位作者 姚宜斌 何畅勇 龙四春 卢世德 周健 赖咸根 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1981-1992,共12页
伴随GNSS数据处理技术的进步及其衍生水汽产品精度的提高,GNSS大气可降水量(PWV)所蕴含的丰富水汽信息被逐渐应用于降雨预报。然而,目前联合GNSS PWV和气象参数的短临降雨预报模型在挖掘参数信息方面仍存在局限性。因此,本文提出了一种... 伴随GNSS数据处理技术的进步及其衍生水汽产品精度的提高,GNSS大气可降水量(PWV)所蕴含的丰富水汽信息被逐渐应用于降雨预报。然而,目前联合GNSS PWV和气象参数的短临降雨预报模型在挖掘参数信息方面仍存在局限性。因此,本文提出了一种基于随机森林算法(RF),联合PWV、温度、气压和相对湿度等参数的距平和变化率的改进模型。通过对湖北、湖南和江西3省的定性降雨预报结果进行分析,发现本文模型能准确地捕捉到PWV和气象参数对降雨的影响。与只使用PWV和气象参数的反向传播神经网络算法(BPNN)的模型相比,本文模型的预报正确率为89.57%,其提升幅度为2.29%;错报率为15.06%,降低了2.76%。在暴雨频发期间,本文模型的预报性能表现出更明显的提升,相较于基于BPNN算法的预报模型,本文模型的预报正确率提高了5.57%,而错报率则降低了2.37%。进一步研究发现,当起报时刻分别设为时刻t和时刻t-1,以预报t+1时刻的降雨状态时,选择时刻t-1作为起报时刻会导致预报正确率有所提高,但同时错报率也会相应上升。 展开更多
关键词 GNSS PWV 定性降雨预报 距平信息
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