-
题名风暴分类识别技术在人工防雹中的应用
被引量:10
- 1
-
-
作者
方德贤
李红斌
董新宁
丁建芳
濮文耀
-
机构
重庆市气象科学研究所
辽宁省大连市人工影响天气办公室
重庆市气候中心
河南省人工影响天气办公室
-
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2016年第9期1124-1134,共11页
-
基金
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201206028)
大连市人工防雹决策指挥系统项目(2008E13SF188)共同资助
-
文摘
利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。
-
关键词
scit算法
决策树模型
人工防雹作业
-
Keywords
storm cell identification tracking (scit) algorithm, decision tree model, artificial hail prevention
-
分类号
P456
[天文地球—大气科学及气象学]
-