美国阿贡国家实验室Jiwen Fan团队在研究美国西部火灾对中部冰雹影响的机器学习分析中取得新进展。相关研究成果近日发表于《大气科学进展》。
研究人员使用机器学习方法、随机森林和极端梯度增强模型，研究了2001年至2020年间美国西部火灾对美国中部大冰雹发生的远程影响。当美国西部火灾和中部冰雹同时发生时，特别是在4个州，开发的随机森林和极端梯度增强模型在预测大冰雹发生率方面显示出较高的准确性（>90%）和高达0.78的 F1分数。
两个机器学习模型中确定的关键影响变量包括火区的气象变量、烟流传输路径上的西风，以及火灾特征，即最大火灾功率和燃烧面积。结果证实了美国西部火灾与中部恶劣天气之间的联系，和研究人员之前在案例模拟中进行的建模研究结果相同。
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https://doi.org/10.1007/s00376-024-3198-7