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冰雹是对流性天气常见的灾害之一,雷达是识别冰雹强有利的工具,为克服现有方法主观性强、特征量阈值不明确以及虚警率高的不足,探究机器学习算法用于冰雹识别的可行性,基于决策树算法利用2015年1月1日—2021年12月31日鄂东地区冰雹灾情资料、武汉多普勒天气雷达以及探空资料,将湿球温度高度引入冰雹识别因子中,并根据命中率、虚警率和临界成功指数定量评估其识别能力。结果表明:仅包含回波强度的决策树(强度决策树)和包含回波强度和湿球温度高度的决策树(强度-高度决策树)均能有效识别冰雹,强度-高度决策树较强度决策树的命中率和临界成功指数均小幅提高,且虚警率明显降低;强度决策树识别冰雹的关键因子为组合反射率因子,底层多为0.5°和1.5°仰角反射率因子,强度-高度决策树的关键因子为0.5°仰角反射率因子,底层多为风暴的整体强度属性;个例分析显示强度-高度决策树减少了湿球0℃层高度较高时的虚警次数,展现出良好的应用前景。 相似文献
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使用地面降水观测资料和高空探测资料,运用线性倾向估计法和相关性分析法,分析了2000—2012年武汉地区梅雨期(6—7月)暴雨的气候特征,并建立了暴雨天气预报方程。结果表明,6—7月武汉地区各旬暴雨日数呈先升后降趋势,其中最大值出现在6月下旬;暴雨集中期为6月下旬—7月中旬,占梅雨期总暴雨日数的61%;暴雨局地性强,雨强呈上升趋势。筛选出武汉站强天气威胁指数、百色站850 hPa层的露点温度和怀化站850 hPa层的风向、风速作为预报因子,建立武汉地区梅雨期暴雨预报方程,实际预报效果检验结果表明该方程的预报质量优于实际业务中常用的数值预报产品。 相似文献
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在全球变暖背景下,中国极端天气气候事件频发.近年来,发生在中国西南的严重干旱事件给当地造成了重大的经济损失和严重的社会影响,引起政府部门和科学界的高度重视.因此,总结西南干旱的观测事实和规律,探讨干旱成因,为西南干旱的预测预警提供依据,是一项具有现实意义也极具理论价值的研究课题.文章根据近年来有关西南干旱的研究进展,从影响干旱的几个主要方面着手,总结西南干旱的最新研究成果,并分析研究中尚存在的不足,以期对今后的工作有所帮助. 相似文献
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该文在考虑气温和降水影响干旱的权重不同基础上,对前人提出的降水温度均一化指标(简称S)进行修正,定义为S_m。通过对比修正前后干旱指数在干旱频率、年干旱强度以及与其他干旱指数的相关性等方面,分析了修正后效果及其在西南地区的适用性。结果表明:S_m可以准确地描述旱季和雨季,优于S;修正前后的干旱指数在年干旱强度方面没有显著差异,但S_m减弱了S的部分不合理跳跃现象,且11 a平滑得到的结果与统计事实较为一致;对比修正前后指数与相对湿润度指数(M)、综合气象干旱指数(CI)以及标准化降水指数(SPI)的相关性发现,S_m不仅矫正了S与M、CI的负相关,而且与M的相关性非常好,能较好地反映土壤的干湿状况,与各个时间尺度的SPI的相关性均超过了99%显著性检验;运用S_m定义的西南地区旱涝年具有统计学意义,且典型旱涝年的时空分布与事实一致。因此认为,S_m在西南地区有较好的适用性。 相似文献
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基于PredRNN++、MIM、CrevNet和PhyDNet四种深度学习模型,利用武汉地区2012—2019年雷达和降水资料,通过定义回波面积指数,检验评估了四种深度学习模型对武汉地区不同面积雷达回波临近预报的预报性能。结果表明:(1)随着回波强度的增加,所有深度学习模型的预报能力均迅速降低,一般强度回波的命中率(Probability Of Detection,POD)和临界成功指数(Critical Success Index,CSI)远高于强回波,而一般强度回波的虚警率(False Alarm Rate,FAR)则远低于强回波;(2)不论是一般强度回波还是强回波,随着面积增大各深度学习模型的POD均上升,FAR降低,因而CSI得以提高,但这种上升和降低的幅度,在一般强度回波下更显著;(3)无论是一般强度回波还是强回波,同一回波面积之下PredRNN++模型的POD和CSI均最高,CrevNet最低,MIM的FAR均最低,各模型之间的差异在一般强度回波时表现得更加明显,且这种差异性可能主要是由各模型之间不同的内在结构所导致;(4)从时间演变来看,无论何种面积、何种强度的回波,随着... 相似文献