融合天气系统特征信息的区域短期降水定量预报修正技术研究

针对强降水预报精度不足的难题，研究人员通过将500hPa槽线和850hPa-925hPa切变线等天气系统特征融入随机森林（RF）回归模型，结合ECMWF和CMA-SH3模型数据，构建了降水预报修正算法。实验表明，该模型使2022年4-9月广西暴雨及以上降水预报准确率提升18%，TS评分显著优于ECMWF，为灾害性天气预警提供了更可靠的技术支撑。

　　

在全球气候变化背景下，暴雨引发的山体滑坡、泥石流等次生灾害频发，对人民生命财产安全构成严峻威胁。传统定量降水预报（QPF）依赖数值模式解释和统计方法，但面对高时空分辨率数据和非线性计算需求时捉襟见肘。尽管中央气象台通过多模式集成预报等技术提升了精度，但模型构建复杂、计算误差累积等问题仍制约着预报效能。尤其在地形复杂的广西地区，不同天气系统背景下降水机制差异显著，而现有研究多忽略天气系统特征与降水时空演变的关联，成为制约预报精度提升的关键瓶颈。

为突破这一局限，研究人员开展了一项创新性研究。他们巧妙地将天气系统动力学特征与机器学习算法相结合，构建了基于随机森林（RF）的降水预报修正模型。研究团队从ECMWF（欧洲中期天气预报中心）0.25°×0.25°分辨率数据中提取89个初始因子，创新性地引入500hPa槽线和850hPa-925hPa切变线两类关键天气系统作为预测指标。通过降维技术将四维训练数据集转化为三维结构，并利用CMA-SH3（中国气象局上海3公里区域模式）预报场进行强降水订正。实验选取2022年4-9月广西9次暴雨过程，对比分析了RF模型与ECMWF的TS评分、空报率和漏报率等指标。

主要技术方法
研究采用随机森林回归算法构建模型，输入数据包括ECMWF的362个气象要素变量和天气系统特征参数。通过主成分分析（PCA）降维处理初始因子，将500hPa风场网格点（27.5°N, 97.5°E至110°E区间）的涡度突变点定义为槽线位置，850hPa与925hPa风场切变≥5m/s的区域判定为切变线。最终模型整合了天气系统特征（RF-WS）和CMA-SH3订正（RF-SH3）双重策略，采用交叉验证评估性能。

研究结果
1. 数据与来源
实验使用ECMWF 6小时间隔的细尺度数值预报产品，空间范围覆盖21°-27°N，104°-113°E。对比数据采用中国气象局逐小时降水观测和CMA-SH3模式输出，确保了数据源的权威性和可比性。

2. 天气系统在样本数据集中的整合
通过定义槽线（表2标准）和切变线的客观判据，研究发现当模型预测雨带形态与实况吻合时，RF-WS对暴雨强度的预报较ECMWF增强约15%。特别是在槽线与低层切变线耦合的天气形势下，降水落区预报准确率提升显著。

3. 改进降水预报的模型增强评估
四版本模型对比显示（表3），完整RF模型的暴雨TS评分达0.43，较ECMWF提高0.12。其中RF-WS对暴雨及以上量级预报准确率提升18%，而RF-SH3有效降低了10%的空报率。融合策略使24小时暴雨预报的ETS评分达到0.38，显著优于单一方法。

4. 结论与讨论
研究表明，融入天气系统特征的RF模型能更准确捕捉降水落区和强度分布，尤其在预报雨带与实况形态一致时，其强度预报较实况略偏强。该方法突破了传统数值模式对物理量参数的依赖，通过揭示天气系统与降水的动力学关联，为暴雨预报提供了新思路。

5. 作者贡献与资助
研究由Feisheng Chen主导方法论构建，获广西重点研发计划（桂科AB21196041）等资助。团队验证了RF算法在应对非线性气象问题上的优越性，其并行计算特性为业务化应用提供了可行性。

这项发表于《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》的研究，首次实现了天气系统特征与机器学习模型的深度耦合。其创新价值在于：一方面通过槽线/切变线等中尺度系统特征提取，增强了模型对降水物理过程的理解；另一方面建立的业务化修正流程，为智能网格预报提供了可推广的技术范式。该成果对提升西南复杂地形区暴雨预警能力具有重要实践意义，也为AI在气象领域的深度融合树立了标杆。