学术论文

      基于支持向量机的雷暴大风识别方法

      Thunderstorm Gale Identification Method Based on Support Vector Machine

      摘要:
      基于北京市观象台雷达基数据和加密自动气象站数据,利用支持向量机算法建立了雷暴大风天气的有效识别模型.首先确立了9个用于识别雷暴大风的预报因子:回波顶高、最大反射率因子、最大反射率因子所在高度、垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、垂直积分液态水含量密度、雷暴大风发生前最大反射率因子下降高度、风暴移动速度、速度谱宽.通过计算各预报因子在大风和非大风样本中的概率分布,得到对应的各项预报因子雷暴大风的隶属度,利用得到的隶属度函数对样本进行归一化处理.确立核函数和模型参数,利用支持向量机建立雷暴大风天气的提前识别和临近预警模型.通过对北京2017年7月7日飑线和2012年5月19日块状回波引起的灾害大风典型个例的识别效果检验,得到两个个例预测的命中率、误判率和临界成功指数分别为92.0%,22.1%,73.0%和99.1%,40.5%,59.2%,对于提高雷暴大风预警预报的准确率有一定帮助.
      作者: 杨璐 [1] 韩丰 [2] 陈明轩 [1] 孟金平 [3]
      Author: Yang Lu [1] Han Feng [2] Chen Mingxuan [1] Meng Jinping [3]
      作者单位: 中国气象局北京城市气象研究所,北京,100089 国家气象中心,北京,100081 北京市气象局,北京,100089
      刊 名: 应用气象学报 ISTICPKU
      年,卷(期): 2018, 29(6)
      在线出版日期: 2019年3月18日
      基金项目: 国家自然科学青年基金项目,中央级公益性科研院所基本科研业务费专项基金,北京自然科学青年基金项目