文獻標識碼：A
DOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.006
引用格式：楊理智,張櫨丹,王俊鋒，等.基于機器學(xué)習(xí)算法的西部方向氣候模式預(yù)測訂正研究［J］.網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2023，42（11）：29-34.
0引言
氣候預(yù)測方法有統(tǒng)計學(xué)、動力學(xué)和動力統(tǒng)計相結(jié)合三類方法。統(tǒng)計學(xué)方法由于指數(shù)因子過多且各因子相互作用過程復(fù)雜，難以基于簡單的人工分析把握主要統(tǒng)計要素，因此不確定性較高。動力學(xué)方法基于數(shù)值預(yù)報模式，受初始擾動和大氣可預(yù)報性影響，氣候預(yù)測技巧有限，特別是青藏高原地區(qū)海拔高且地形復(fù)雜，氣候動力模式難以精準捕捉氣候過程，從而表現(xiàn)出了明顯偏差［1-2］。動力統(tǒng)計結(jié)合方式為現(xiàn)在主流方式，能彌補統(tǒng)計和動力方法各自的不足，明顯提升預(yù)測準確度［3-5］。因此，利用統(tǒng)計學(xué)方法訂正西部方向氣候模式，以提升預(yù)報準確度是值得探索的一個方向。
近年來，大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)——機器學(xué)習(xí)正騰飛發(fā)展，也在對數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息的提取、識別和預(yù)測上取得了巨大成就。充分利用大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，優(yōu)化傳統(tǒng)統(tǒng)計預(yù)測方法，是提升高原地區(qū)氣候預(yù)測準確度的重要途徑。氣候預(yù)測準確性的影響因子眾多，包含不同起報時間的模式場數(shù)據(jù)以及前期環(huán)流特征等，因子數(shù)量多、呈現(xiàn)顯著的非線性。機器學(xué)習(xí)算法能夠挖掘大數(shù)據(jù)規(guī)律，區(qū)別于傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，它從數(shù)據(jù)出發(fā)進行學(xué)習(xí)，具有很強的處理非線性問題的能力［6］，能夠從地氣系統(tǒng)大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)并挖掘分析相互關(guān)聯(lián)信號，提升氣候預(yù)測技巧［7-8］。
機器學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于氣候預(yù)測中，涌現(xiàn)出大量創(chuàng)新創(chuàng)造性成果［9-11］。機器學(xué)習(xí)方法常與數(shù)值模式融合，Gentine等［11］用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬云和對流中熱量、水汽的垂直輸送以及輻射與云和水蒸氣的相互作用，更有效地改進數(shù)值模式的模擬性，對氣候模式的發(fā)展和預(yù)測水平的提高帶來深遠影響。機器學(xué)習(xí)也被廣泛用于訂正動力模式偏差，Moghim和Bras［12］使用ANN模型對CCSM3的南美洲北部降水進行訂正，效果顯著優(yōu)于線性回歸模型；Wang等［13-14］用隨機森林、支持向量、貝葉斯模型等工智能模型訂正偏差，從而提高動力模式預(yù)測水平。機器學(xué)習(xí)算法對提升氣候預(yù)測業(yè)務(wù)水平也有極大的貢獻，黃超［15］等采用隨機森林挑選因子、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸和自然梯度算法建立模型，有效提升了湖南夏季降水的預(yù)測能力；鄧居昌等［7］用多種機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建廣西月降水量預(yù)測統(tǒng)計訂正，結(jié)合動力模式方法，極大提升了預(yù)測準確率；向波等創(chuàng)造性地將機器學(xué)習(xí)算法融入多省市的氣候預(yù)測業(yè)務(wù)中，成功優(yōu)化預(yù)測效果。
上述研究在氣候預(yù)測中機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用領(lǐng)域做出了較大貢獻，但由于模式表現(xiàn)差、測站少等原因，鮮有研究關(guān)注西部方向。因此，本文利用西部方向240個區(qū)域站30年觀測數(shù)據(jù)、國內(nèi)外主流氣候模式數(shù)據(jù)、前期環(huán)流特征等大數(shù)據(jù)樣本，基于EOF分解的時間系數(shù)，采用信息流算法分析挖掘數(shù)據(jù)因果特征，運用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建高影響因子集與時間系數(shù)的預(yù)報模型，以優(yōu)化模式預(yù)報場，最后將模式數(shù)據(jù)、重構(gòu)預(yù)報數(shù)據(jù)插值回240個區(qū)域站，分析對比模型預(yù)報效果，探索基于機器學(xué)習(xí)算法的氣候模式訂正方法在西部方向的適用性。
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作者信息：
楊理智,張櫨丹,王俊鋒,張帥,嚴渝昇
（中國人民解放軍31308部隊，四川成都610031）
