银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究

摘要：

利用2000-2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、x2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从.利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型.结果 表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好.并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统.

关键词：航空气象、雷暴、定量化、正态分布检验、预报模型、业务系统

所属期刊栏目：39

分类号：P457.9(天气预报)

资助基金：四川省基础应用研究计划重点项目;中国气象局预报员专项;西北空管局《银川河东机场雷暴生消规律及其个例的数值模拟研究》资助

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：763-774