基于支持向量机的雷暴大风识别方法

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.

关键词：雷暴大风、支持向量机、多普勒天气雷达、自动识别

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资助基金：国家自然科学青年基金项目41705091;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项基金IUMKY201706,IUMKY201705;北京自然科学青年基金项目8164056

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：680-689