基于自组织映射神经网络的吉林省春夏期降水统计模拟研究

气象之旅

2018年第6期

基于自组织映射神经网络的吉林省春夏期降水统计模拟研究

作者：吴香华,蒙芳秀,熊萍萍,于华英,燕妮,刘伟奇

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20170507005

摘要：利用1997—2015年吉林省春夏期(4—7月)逐日气象站地面观测资料,以气温、气压、相对湿度、水汽压、风速为协变量,建立各站点逐日降水量的基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,SOM)的统计预测模型;分析吉林省春夏期的主要天气模态,研究逐日降水和天气模态之间的关系,并基于此关系提出逐日降水量的蒙特卡罗模拟方法。结果表明:SOM对天气模态的分型质量较好,邻近天气模态的累积概率分布较相似,距离较远的天气模态累计概率分布差异较大。各天气模态下无降水的概率与日降水量区间宽度的相关系数为-0.94,显著性水平小于0.01。基于降水量累积概率分布,20种天气模态被划分成4类,并与降水易发程度和逐日降水量完全对应。在此基础上,对吉林省24个站点逐日降水量进行蒙特卡罗模拟,并进行预测性能分析。平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)的中位数分别为3.12 mm和6.13 mm,SBrier和Ssig分别为0.06和0.51,站点的逐日降水量预测性能整体较好。MAE和RMSE分布呈现东南大西北小,去除降水自然变异差异的影响,所有站点的误差都较小;SBrier和Ssig没有明显的空间分布特征。

关键词：春夏期降水;自组织映射神经网络;天气模态;蒙特卡罗模拟

图2 建模期(1997—2012年)白城站主要天气模态对应的逐日降水累积概率分布

图3 各种天气模态下白城站逐日降水量的百分位点

图4 独立检验期(2013—2015年)吉林省各站点逐日降水量预测模型的MAE(a)、RMSE(b)、SBrier(c)和Ssig(d)的箱线图

图5 独立检验期(2013—2015年)吉林省各站点逐日降水量预测模型的MAE(a)、RMSE(b)、SBrier(c)和Ssig(d)的空间分布

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