模型战绩

9 源融合 + LightGBM Stacking 的实际表现

准确率 Precision

60.8%

预测有雨中确实下了雨

召回率 Recall

70.0%

实际降雨被捕获的比例

F1 Score

65.1%

准确率×召回率调和平均

城市胜率

7/14

P≥60% 且 R≥60% 的城市数

📈 每日趋势

日期	准确率	召回率	F1	混淆矩阵
11-07	56%	84%	67%	TP52 FP41 FN10
11-06	76%	86%	81%	TP97 FP30 FN16
11-05	35%	29%	32%	TP12 FP22 FN29
11-04	61%	74%	67%	TP37 FP24 FN13
11-03	58%	47%	52%	TP14 FP10 FN16
11-02	35%	38%	37%	TP13 FP24 FN21
11-01	74%	100%	85%	TP20 FP7 FN0

🏆 数据源排名（Brier Score 越低越好）

#	数据源	Brier Score	命中率	虚警率
#1	ECMWF 集合(51成员)	0.0608	65%	34%
#2	ECMWF AIFS 集合(AI)	0.0652	63%	35%
#3	ECMWF IFS	0.0669	69%	40%
#4	Open-Meteo	0.0670	69%	40%
#5	DWD ICON	0.0709	43%	27%
#6	WeatherAPI	0.0807	55%	50%
#7	wttr.in	0.0842	55%	45%
#8	JMA GSM	0.0855	60%	48%
#9	彩云天气	0.0929	41%	46%
#10	和风天气	0.0996	66%	55%
#11	VisualCrossing	0.1084	65%	53%

🏙 城市维度表现

三明 ⚠️

P=36% R=61%

31 降雨时段

上海 ✅

P=69% R=90%

20 降雨时段

东莞 ⚠️

P=63% R=58%

38 降雨时段

北京 ✅

P=82% R=100%

9 降雨时段

南京 ✅

P=74% R=96%

27 降雨时段

南平 ✅

P=64% R=64%

39 降雨时段

厦门 ⚠️

P=0% R=0%

3 降雨时段

宁德 ✅

P=75% R=88%

50 降雨时段

杭州 ✅

P=66% R=90%

39 降雨时段

泉州 ⚠️

P=— R=0%

1 降雨时段

漳州 ⚠️

P=0% R=0%

13 降雨时段

福州 ⚠️

P=42% R=67%

30 降雨时段

莆田 ⚠️

P=33% R=9%

11 降雨时段

龙岩 ✅

P=70% R=67%

39 降雨时段

🌲 LightGBM 模型状态已训练

最近训练: 2026-10-31

模型	Precision	Recall	F1	训练样本
0-12h/east_coast	37%	62%	46%	2,035
0-12h/global	52%	94%	67%	2,731
0-12h/north	45%	96%	61%	2,310
0-12h/south	58%	90%	71%	2,200
0-12h/southwest	54%	91%	68%	2,035
12-36h/east_coast	25%	64%	36%	8,400
12-36h/global	32%	82%	46%	2,400
12-36h/north	40%	82%	54%	2,880
12-36h/south	47%	94%	63%	2,640
12-36h/southwest	52%	93%	67%	2,040
36-72h/east_coast	36%	54%	43%	3,240
36-72h/global	42%	79%	55%	2,700
36-72h/north	40%	63%	49%	2,025
36-72h/south	50%	88%	63%	2,160
36-72h/southwest	42%	90%	58%	2,295
precip_regression	0%	0%	0%	20,293

⚙️ 技术架构

9 数据源 LightGBM Stacking Regime-Based BMA 多时距独立建模城市分区训练降水量回归 Platt Scaling 校准自适应权重学习