【摘 要】
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将支持向量机分类方法应用于降水与非降水的分类预测。选用FY静止卫星反演的云光学厚度、云顶温度、云顶高度、云有效粒子半径作为特征分量,以Micaps 1 h雨量资料作为是否降
【机 构】
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南京信息工程大学大气物理学院,中国气象科学研究院
【基金项目】
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气象关键技术集成与应用项目(CMAGJ2011M71)资助
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将支持向量机分类方法应用于降水与非降水的分类预测。选用FY静止卫星反演的云光学厚度、云顶温度、云顶高度、云有效粒子半径作为特征分量,以Micaps 1 h雨量资料作为是否降水的类别标签,建立预测降水与非降水的分类模型,针对安徽地区2008年5-11月资料进行分析。结果显示,降水类的预测准确率在40%～60%,非降水类的预测准确率在90%以上。在分类模型中多加入微波辐射计观测的液水路径特征分量后,所得预测结果对降水类的预测准确率有所提高。通过完善和改进分类模型,预测分类的准确率有望进一步提高,该方法对降水预测有很好的业务应用前景。
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