基于数据挖掘CART算法的区域夏季降水日数分类与预测模型研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2018年第6期北京时间：

作者：史逸民

单位：史逸民,江苏省连云港市气象局, 连云港, 222006,史达伟,江苏省连云港市气象局, 连云港, 222006,郝玲,江苏省连云港市气象局, 连云港, 222006,张银意,江苏省连云港市气象局, 连云港, 222006,王鹏,江苏省连云港市气象局, 连云港, 222006

摘要：夏季降水日数的准确预测，对于保障农业、运输业、电力等行业的有序进行具有重要现实意义.利用连云港市气象局提供的1951—2012年夏季降水数据对连云港地区的降水日数特征进行分析，难以直观地发现夏季降水日数随时间分布的规律.为进一步探索降水日数的发生规律，结合国家气候中心网站提供的多种气候因子数据，基于CART决策树算法构建了连云港地区夏季降水日数是否偏多与是否偏少的分类与预测模型.该模型可以发现在多种气候因子不同条件下，夏季降水日数是否偏多（偏少）的规律，模型的分类与预测都具有良好的效果.利用52 a的数据样本训练模型，模型的训练准确率为90.38%（86.54%），再用剩余10 a数据样本检验模型，测试准确率为80%（80%），并且得到规则集，方便气象业务人员使用以及决策服务人员参考.同时，为降水日数的预测提供了数据挖掘的新思路.

关键词：数据挖掘;CART算法;降水日数

基金资助：江苏省科技厅社会发展项目（BE2011720）；江苏省气象局预报员专项（JSYBY201612，JSYBY201811）；江苏省气象局气象科研基金重点项目（KZ201406）；淮河流域气象开放研究基金（HRM201602）；连云港市科技支撑项目（SH1634）