一种融合温室气体源汇结果与机器学习的极端高温预报方法

本发明公开了一种融合温室气体源汇结果与机器学习的极端高温预报方法，包括：建立多站长年的温室气体和气象因子观测数据库，挑选极端高温天气；基于观测资料获取温室气体源汇分布特征；使用因果分析法量化多因子、温室气体源汇与极端高温天气的因果性；建立最优的机器学习预测模型，预测强相关气象因子和温室气体源汇模型；实现融合温室气体源汇结果和机器学习模型，实现极端高温天气的预报。本发明通过融合利用温室气体源汇的分析结果信息，结合机器学习方法构建预报模型，以更全面地考虑影响极端高温的因素，利用机器学习在处理复杂非线性关系上的优势，克服了现有预报方法的短板，提供更精准的极端高温发生、强度、持续时间和影响范围的预报信息。