基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测方法

本发明公开了一种基于历史降水百分位的决策树城市内涝气象模型及预测方法，以城市内涝灾情为基础，研究城市内涝的降水致灾因子，发现并确认短时强降水是灾害发生的共同特征，选取最大不同历时的累计降水和强降水持续时间为主要致灾气象因子，建立二分类数据，80%用于训练，20%用于测试，利用CART决策树回归的方法通过调参建立最大淹没深度的最优决策回归树模型，在此基础上，以降水因子的历史百分位引入决策树回归模型，得到既考虑区域特征又考虑站点特殊性的基于降水历史百分位的决策树回归模型，模型效果优于不考虑降水历史百分位的决策树模型，可用于城市内涝的早期识别和预报。