【摘 要】
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使用2019年5～7月青海地区的ERA5再分析资料与同期闪电定位资料，结合机器学习方法构建闪电发生的预报模型。首先选取ERA5中与闪电发生具有较好相关性的特征，及对应闪电定位数据，基于XGBoost算法训练初始模型，得到特征重要性排序；其次引入特征重要性筛选方法，用以去除无效的噪声特征，利用筛选后的数据重新训练得到最终模型；最后使用同年8月中下旬的数据对预报模型的性能进行测试。结果表明，相比传统的
【基金项目】
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青海省科技厅创新平台专项（2019-ZJ-T03,2019-ZJ-7098）； 青海省气象局科研项目（QFZ-2020-ZL02,QFZ-2020-ZL15）资助；
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使用2019年5～7月青海地区的ERA5再分析资料与同期闪电定位资料，结合机器学习方法构建闪电发生的预报模型。首先选取ERA5中与闪电发生具有较好相关性的特征，及对应闪电定位数据，基于XGBoost算法训练初始模型，得到特征重要性排序；其次引入特征重要性筛选方法，用以去除无效的噪声特征，利用筛选后的数据重新训练得到最终模型；最后使用同年8月中下旬的数据对预报模型的性能进行测试。结果表明，相比传统的支持向量机（SVM）闪电预报模型，基于XGBoost构建的初始模型在各预报评价指标上的提升明显。而经过特征重要性筛选后的最终模型，在测试数据上的预报命中率为0.779,虚警率为0.838,临界成功指数为0.154,相较与初始模型，平均预报性能进一步提升了9%。
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