基于随机森林和多层感知机集成算法的大气可降水量建模方法

来源：大地测量与地球动力学杂志2025年第5期北京时间：

作者：李锴, 李黎, 余航, 董州楠, 何琦敏

单位：1 苏州科技大学地理科学与测绘工程学院, 江苏省苏州市学府路99号, 215009,2 苏州科技大学北斗导航与环境感知研究中心, 江苏省苏州市学府路99号, 215009

摘要：基于2009-2019年中国地区56个探空站资料, 分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(Es)、大气压(Ps)、地面温度(Ts)、加权平均温度(Tm)之间的相关性; 然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP-RF集成算法分别构建中国地区的PWV模型, 并评估各类PWV模型精度。结果表明, PWV与Ts、Ps、Es、Tm和ZTD之间的相关系数分别为0.78、-0.71、0.77、0.74和0.99;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的全年PWV模型的平均RMSE分别为1.25 mm、0.44 mm、0.28 mm和0.21 mm, 平均MAE分别为0.98 mm、0.31 mm、0.18 mm和0.14 mm; 基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的分季度PWV模型的平均RMSE分别为0.60 mm、0.45 mm、0.29 mm和0.21 mm, 平均绝对偏差分别为0.49 mm、0.33 mm、0.19 mm和0.14 mm; 基于MLP-RF的全年PWV模型精度最高, 可用于中国地区PWV的获取及研究。

关键词：大气可降水量,随机森林,多层感知机,多元线性回归

基金资助：江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX23_1718),江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX24_1901),江苏省科技计划(BK20230660),国家自然科学基金(42204014)