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利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。 相似文献
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通过将组合反射率因子、垂直累积液体水两种雷达产品合并成一种新的雷达产品CR_VIL,使用6万多张CR_VIL产品与对应时次6min自动站雨量数据,通过统计分析得到CR_VIL的6min雨量均值表。在短时临近预报系统中根据雷达回波外推结果,使用CR_VIL的6min雨量均值表求得各时段定量降水估测值(QPE)作为该时段的定量降水预报值(QPF),得到预报时效2h,时间分辨率为6min的定量降水预报数据,业务运行中对1h的预报结果进行检验,晴雨预报准确率为87.0%,短时强降水TS=0.106,Bias=1.09,表明CR_VIL应用在业务系统中对短时强降水具有一定预报能力。 相似文献
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