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作者与发表信息
本文由Sam-Quarcoo Dotse、Isaac Larbi、Andrew Manoba Limantol和Liyanage C. De Silva共同撰写，分别来自加纳可持续发展大学环境与可持续发展学院和文莱达鲁萨兰大学数字科学学院。文章于2023年7月11日在线发表于期刊《Modeling Earth Systems and Environment》2024年第10卷，第19-44页。
主题与背景
本文的主题是混合机器学习模型在降雨预测中的应用。降雨是影响农业、能源、水资源管理和采矿等多个领域的重要气象现象。尽管机器学习（ML）模型在降雨预测中表现出巨大潜力，但由于降雨形成的复杂物理过程，单一ML模型在大多数情况下无法提供准确的预测。虽然已有文献对单一ML模型的性能进行了全面评估，但专门关注降雨预测的混合模型综述却非常有限。本文旨在填补这一空白，全面回顾混合ML模型在降雨预测中的表现，分析其预测时间尺度、模型输入和评估方法，并讨论其在实际应用中的潜力。
主要观点与论据
1. 混合机器学习模型的优势
混合ML模型通过整合数据预处理技术和优化算法，能够显著提高降雨预测的准确性。相比于单一模型，混合模型在短时间和长时间尺度的预测中均表现出更高的精度和更低的预测不确定性。例如，结合小波分析和人工神经网络（ANN）的混合模型在预测月降雨量时，其效率指数高达94%，而单一ANN模型的效率指数仅为64%。此外，混合模型还能够处理非平稳时间序列数据，解决了单一模型在处理复杂降雨过程中的局限性。
混合模型的构建方法
混合模型的构建主要分为两类：数据预处理技术和优化算法的结合。数据预处理技术包括小波变换（Wavelet Transform）、奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）等。这些技术能够将原始时间序列数据分解为多个子序列，从而更好地捕捉降雨的时间-频率特征。优化算法则包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）、萤火虫优化算法（Firefly Optimization Algorithm, FFA）等。这些算法通过优化模型参数，提高了模型的收敛速度和预测精度。例如，结合FFA的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在预测降雨时，其相关系数（R）提高了8%，均方根误差（RMSE）降低了53%。
混合模型的应用案例
本文列举了多种混合模型在降雨预测中的成功应用案例。例如，小波支持向量机（Wavelet-Support Vector Machine, WSVM）在韩国Bocheong河流域的降雨预测中表现优于单一SVM模型。此外，结合奇异谱分析和支持向量回归（SSA-SVR）的混合模型在预测月降雨量时，其预测精度显著高于单一SVR模型。这些案例表明，混合模型能够有效捕捉降雨的非线性特征，并在不同时间尺度上提供可靠的预测。
物理-ML混合模型的潜力
近年来，将物理模型与ML模型结合的混合方法在天气和气候预测中展现出巨大潜力。物理-ML混合模型通过将物理约束引入ML模型，能够提高模型的物理一致性、训练速度和泛化能力。例如，ML已被用于参数化数值天气预报（NWP）模型中的湿对流过程，从而提高了对气候和极端降水事件的模拟精度。尽管目前尚无明确的研究将物理模型与ML模型结合用于降雨预测，但已有研究表明，ML技术在改进现有天气和气候模型的预测能力方面具有独特优势。
模型评估方法
本文还详细讨论了用于评估混合模型性能的多种统计指标，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数（R）、决定系数（R²）和纳什-萨特克利夫效率系数（Nash-Sutcliffe Efficiency Coefficient, CE）等。这些指标能够全面衡量模型的预测精度、不确定性和泛化能力。例如，RMSE和MAE用于衡量预测误差的大小，而R和R²则用于评估模型预测值与实际值之间的线性关系。CE则是一种综合指标，能够同时反映模型的均值和方差表现。
意义与价值
本文的意义在于为研究人员提供了关于混合ML模型在降雨预测中的全面综述，为开发精确和及时的降雨预警系统提供了有价值的参考。混合模型通过整合多种ML技术和优化算法，显著提高了降雨预测的准确性，并在处理复杂气象数据时表现出更强的鲁棒性。此外，本文还强调了物理-ML混合模型在天气和气候预测中的潜力，为未来的研究提供了新的方向。总体而言，本文为从事气象预测和水资源管理的研究人员提供了重要的理论依据和实践指导。
亮点
1. 全面性：本文不仅涵盖了基于ANN的混合模型，还讨论了其他ML模型（如SVM、RF、KNN等）在降雨预测中的应用，填补了现有文献的空白。
2. 实践性：通过大量实际案例，本文展示了混合模型在不同时间尺度和地理区域中的成功应用，为实际应用提供了可操作的参考。
3. 前瞻性：本文提出了物理-ML混合模型的概念，为未来的研究提供了新的思路和方法。
这篇综述文章不仅总结了混合ML模型在降雨预测中的最新进展，还为未来的研究提供了重要的理论和实践指导，具有较高的学术价值和应用价值。