基于集成学习的FY-4A/GIIRS红外通道亮温偏差订正研究

被引：0

作者：

王根 ^{[1
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杜成名 ^{[1
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蒋芸 ^{[1
]}

范传宇 ^{[1
]}

潘月 ^{[1
]}

袁松 ^{[2
]}

机构：

[1] 巢湖学院电子工程学院

[2] 不详

来源：

红外 | 2024年 / 45卷 / 04期

关键词：

FY-4A/GIIRS; 偏差订正; 集成学习; 超参数优化; 台风“利奇马”;

D O I：

暂无

中图分类号：

P456.7 [数值预报方法];

学科分类号：

摘要：

资料变分同化方法基于观测误差无偏的假设，故偏差订正是卫星资料质量控制的重要环节之一。开展了基于集成学习的风云四号A星(Feng-Yun 4A, FY-4A)干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)中波红外通道亮温偏差订正研究。将随机森林、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)、Decision Tree和Extra Tree作为集成学习的基础模型。在优化基础模型的超参数后，采用广义误差极小化方法集成基础模型回归结果。基于台风“利奇马”期间的加密晴空视场点资料，对比了集成学习、基础模型和离线法的GIIRS通道亮温偏差订正效果。试验结果表明，本文所采用的订正方法均取得了好的结果。在所有方法中，集成学习的订正效果最佳。在气团预报因子中，地理(经度和纬度)信息对基础模型贡献率较大。本文方法可推广至其他资料的偏差或误差订正。

引用

页码：31 / 38

页数：8

共 19 条

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