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基于对流参数的雷暴潜势预报方法对比分析

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【作者】 柴瑞王振会张其林冯民学

【Author】 CHAI Rui et al(Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Disaster,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing,Jiangsu 210044)

【机构】 南京信息工程大学大气物理学院南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室江苏省防雷中心

【摘要】 以南京站为中心、50 km半径范围内的闪电定位资料为依据区分南京的雷暴与非雷暴,将2006~2008年6~8月的552个对流参数样本分别利用逐步选择法、逐步回归法和相关分析法进行因子筛选,将筛选出的与雷暴有密切关系的对流参数作为预报因子分别应用Bayes判别分析、Logistic回归判别和神经网络的雷暴潜势预报方法进行预报。结果表明,Logistic回归判别法对雷暴的预报准确率为最高的78%,Baye判别分析法的误报率为最低的7.6%,综合预报准确率和误报率来看,Logistic回归判别法最适合于南京地区的雷暴潜势预报;最后将筛选出的预报因子做主成分分析,给出预报因子与雷暴的关系的相应解释。

【基金】 公益性行业科研专项(GYHY200806014)资助
【所属期刊栏目】 资源与环境 (2009年08期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.08.038
  • 【分类号】P457.9
  • 【被引频次】16
  • 【下载频次】365
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