基于集成学习XGBoost模型的降水客观预报方法

为进一步提升降水预报的准确率，该文提出一种基于集成学习XGBoost模型的降水客观预报方法。该方法选取ECMWF高分辨率数值预报模式资料、福建省内国家级自动站降水的实况数据，通过决策专家系统选取有效预报因子，使用集成学习XGBoost模型进行训练，从而对福建省内的降水进行客观预报。结果表明，该方法能够将数值模式和机器学习进行有效结合，提升降水预报的准确率，并在实际业务应用中取得了良好效果。