【摘 要】
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利用自组织神经网络算法(SOMs),对1961—2017年宁夏55次典型暴雨过程的500hPa环流场进行分型,总结每种类型的环流特征,并结合实况,计算暴雨发生概率。结果表明,SOMs算法可以
【机 构】
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中国气象局旱区特色农业气象重点实验室,宁夏气象台,成都信息工程大学大气科学学院,国家气象中心,宁夏气象防灾减灾重点实验室
【基金项目】
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宁夏回族自治区重点研发项目(2018BEG03002)、中国气象局旱区特色农业气象重点实验室项目(2017-02)和宁夏气象局创新团队项目共同资助
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利用自组织神经网络算法(SOMs),对1961—2017年宁夏55次典型暴雨过程的500hPa环流场进行分型,总结每种类型的环流特征,并结合实况,计算暴雨发生概率。结果表明,SOMs算法可以成功实现宁夏暴雨的分型。影响宁夏的暴雨基本可分为蒙古冷涡型、平直气流型、河西低槽型和两高夹击型4种类型。其中,蒙古冷涡型最易产生暴雨,两高夹击型不易产生暴雨。在4种分型中,蒙古冷涡型和平直气流型的分型效果较好。对2016—2017年汛期13次典型暴雨反算分型,发现其分型准确率达84.6%。
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