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为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h-1为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空... 相似文献
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利用漳州市地面加密自动站、多普勒天气雷达、风廓线雷达和微波辐射计等非常规探测资料,分析了2020年9月19日漳州市一次非典型暴雨过程期间各探测资料的演变特征。结果表明:此次过程是高空槽东移引导地面冷空气快速南下与低层偏南暖湿气流交汇并持续对峙引发的;在强降水时段,雷达组合反射率因子40dBz以上强度的水平范围大,在垂直结构上,强反射率因子表现为低质心型;风廓线雷达水平风场的突变对强降水预报具有指示意义,垂直风速的变化与地面降水时长等具有较强的相关性;微波辐射计的温湿度廓线直观反映降水前后测站上空的温湿层结,由降水前低层增温增湿,不稳定增强变为温湿分布均匀的稳定到中性层结,对地面降水发生具有较好的提前量。 相似文献
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