| 基于多普勒天气雷达体扫资料的下击暴流预警方法研究 |
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| 引用本文： | 孙京,肖艳姣,冷亮.基于多普勒天气雷达体扫资料的下击暴流预警方法研究[J].自然灾害学报,2019(2):118-126. |
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| 作者姓名： | 孙京 肖艳姣 冷亮 |
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| 作者单位： | 中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室 |
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| 基金项目： | 政府间国际科技创新合作重点专项(2016YFE0109400);国家自然科学基金项目(41275008);湖北省气象局年轻科技人员专项(2016Q03)~~ |
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| 摘 要： | 本文利用新一代多普勒天气雷达体扫数据、自动气象探空站和地面大风测站资料,对2009-2013年湖北省大风天气过程的风暴特征量进行相关统计分析,通过云模型和支持向量机(SVM)等方法确定了包含环境、反射率和径向速度特征的9个下击暴流雷达预警指标。基于已确定的预警指标,分别利用Bayes和BP神经网络两种方法建立了下击暴流预报模型,通过识别结果检验表明,两种算法均能有效区分大风与非大风。Bayes方法大风击中率(POD)可以达到81.8%,大风和非大风预报准确率为86.7%,虚警率(FAR)和失误率(FOM)分别为5.2%和18.1%,TS评分0.77;BP神经网络非线性预报方法对大风的识别准确率为84%。进一步证明了提出的下击暴流雷达指标的可预报性和实用性。
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| 关 键 词： | 多普勒天气雷达 下击暴流 预警指标 云模型 BP神经网络 |
Damaging downbursts warning algorithm using the Doppler weather radar scanning data |
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| SUN Jing,XIAO Yanjiao,LENG Liang.Damaging downbursts warning algorithm using the Doppler weather radar scanning data[J].Journal of Natural Disasters,2019(2):118-126. |
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| Authors: | SUN Jing XIAO Yanjiao LENG Liang |
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| Institution: | (Hubei Key Laboratory for Heavy Rain Monitoring and Warning Research,Institute of Heavy Rain,China Meteorological Administration,Wuhan 430205,China) |
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| Abstract: | SUN Jing;XIAO Yanjiao;LENG Liang(Hubei Key Laboratory for Heavy Rain Monitoring and Warning Research,Institute of Heavy Rain,China Meteorological Administration,Wuhan 430205,China) |
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| Keywords: | Doppler weather radar damaging downbursts warning indices cloud model BP neural network |
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