【摘 要】
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本文利用新一代多普勒天气雷达体扫数据、自动气象探空站和地面大风测站资料,对2009-2013年湖北省大风天气过程的风暴特征量进行相关统计分析,通过云模型和支持向量机(SVM)等
【机 构】
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中国气象局武汉暴雨研究所,暴雨监测预警湖北省重点实验室,湖北武汉430205
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本文利用新一代多普勒天气雷达体扫数据、自动气象探空站和地面大风测站资料,对2009-2013年湖北省大风天气过程的风暴特征量进行相关统计分析,通过云模型和支持向量机(SVM)等方法确定了包含环境、反射率和径向速度特征的9个下击暴流雷达预警指标.基于已确定的预警指标,分别利用Bayes和BP神经网络两种方法建立了下击暴流预报模型,通过识别结果检验表明,两种算法均能有效区分大风与非大风.Bayes方法大风击中率(POD)可以达到81.8％,大风和非大风预报准确率为86.7％,虚警率(FAR)和失误率(FOM)分别为5.2％和18.1％,TS评分0.77;BP神经网络非线性预报方法对大风的识别准确率为84％.进一步证明了提出的下击暴流雷达指标的可预报性和实用性.
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