WRF模式对弱强迫系统中雷暴预报个例研究 被引量：24

1

作者 付伟基 陆汉城 +2 位作者 王亮 张入财 吕作俊 《气象科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期323-329,共7页

用WRF2.2版本,针对2006年7月13日洛阳市区,发生在副高边缘偏东南暖湿气流中的雷暴进行了模拟预报,结果表明WRF模式能描述弱强迫天气尺度系统中的中小尺度对流系统,能捕捉到常规天气图上难以分辨出来的雷暴单体。模式输出的中尺度要素场... 用WRF2.2版本,针对2006年7月13日洛阳市区,发生在副高边缘偏东南暖湿气流中的雷暴进行了模拟预报,结果表明WRF模式能描述弱强迫天气尺度系统中的中小尺度对流系统,能捕捉到常规天气图上难以分辨出来的雷暴单体。模式输出的中尺度要素场可以确定雷暴发生的地点;模式探空的对流有效位能、抬升指数、沙瓦特指数、K指数随时间演变曲线的拐点,能指示雷暴发生的时间。个例分析表明WRF模式在预报弱强迫天气系统雷暴时具有较好的性能,用WRF模式来作雷暴的分析预报是一条可行的途径。 展开更多

关键词 WRF模式 雷暴预报 对流参数

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基于对流参数的雷暴预报方法研究 被引量：21

2

作者 刘宸钊 卓伟 裴军林 《高原山地气象研究》 2010年第2期22-25,共4页

通过对2006年6~9月（雨季）大量雷暴对流参数进行计算,选取离西昌发射场最近的单点同化资料。利用相关系数法选取相关性好且稳定的预报因子,进行事件概率回归,得到雷暴预报方程。并对2007年雨季西昌雷暴进行预报,取得了较好的效果。分... 通过对2006年6~9月（雨季）大量雷暴对流参数进行计算,选取离西昌发射场最近的单点同化资料。利用相关系数法选取相关性好且稳定的预报因子,进行事件概率回归,得到雷暴预报方程。并对2007年雨季西昌雷暴进行预报,取得了较好的效果。分析表明,基于对流参数的雷暴预报方法对场区雷暴的预报具有明显的效果。 展开更多

关键词 对流参数 概率回归 雷暴预报

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利用双隐层BP网络进行雷暴潜势预报试验——以太原为例 被引量：16

3

作者 杨仲江 蔡波 刘旸 《气象》 CSCD 北大核心 2013年第3期377-382,共6页

利用太原地区探空资料,结合闪电定位资料,采用神经网络法对太原地区雷暴天气进行潜势预报。选取与雷暴发生相关性较好的探空因子作为预报因子,对其进行归一化处理,输出采用两级分类,构建双隐层的BP网络,并应用独立样本进行预报检验。结... 利用太原地区探空资料,结合闪电定位资料,采用神经网络法对太原地区雷暴天气进行潜势预报。选取与雷暴发生相关性较好的探空因子作为预报因子,对其进行归一化处理,输出采用两级分类,构建双隐层的BP网络,并应用独立样本进行预报检验。结果表明,在相同条件下,与单隐层BP网络相比,双隐层BP网络显示了其在解决分类问题上的优势;与多元统计回归法相比,双隐层BP网络获得更高的雷暴预报TS评分及更可靠的结果,显示出神经网络良好的非线性问题处理能力。并且对雷暴预报结果的规律进行了分析与讨论,说明探空因子与雷暴的发生有着密切的联系。 展开更多

关键词 神经网络 BP网络 雷暴预报 探空资料

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基于贝叶斯分类方法的雷暴预报 被引量：14

4

作者 胡邦辉 袁野 +1 位作者 王学忠 丛爱丽 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2010年第5期578-584,共7页

为了研究贝叶斯（Bayes）方法对单站雷暴预报的应用效能,利用2003年8月~2006年8月WRF模式数值预报产品和单站观测资料,采用朴素贝叶斯分类器（N-Bayes,naive Bayes classifier）和贝叶斯判别准则（D-Bayes,Bayes discriminatory criter... 为了研究贝叶斯（Bayes）方法对单站雷暴预报的应用效能,利用2003年8月~2006年8月WRF模式数值预报产品和单站观测资料,采用朴素贝叶斯分类器（N-Bayes,naive Bayes classifier）和贝叶斯判别准则（D-Bayes,Bayes discriminatory criterion）两种方法,结合多种强对流天气指数场、Fisher准则和相关系数法的预报因子选取技术,分别建立了漳平、广州和湛江3个单站的雷暴预报模型;利用2007年8月资料,检验了模型预报效果,并与Fisher模型的预报效果进行了比较试验。结果表明：N-Bayes和D-Bayes两种模型有较强的雷暴预报能力,24~48 h雷暴预报CSI评分均超过0.23,准确率在72%以上,两者CSI评分接近,趋势相同;两种Bayes分类方法在预报效果上要优于Fisher判别方法。 展开更多

关键词 雷暴预报 BAYES分类 FISHER判别准则 WRF模式产品

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地面电场监测数据在雷暴预报中的应用 被引量：10

5

作者 董文乾 张社岐 孙连强 《陕西气象》 2007年第1期25-28,共4页

利用2XDD-03/E型大气电场仪对丹东地区2005年夏季的雷暴过程进行监测,分析雷暴云的电荷结构、地面电场曲线的波型特征,揭示出电场扰动与雷暴发生具有0、1化关系,找到了判断浓积云发展成雷暴云的判据,提出利用地面电场曲线的变化特征对... 利用2XDD-03/E型大气电场仪对丹东地区2005年夏季的雷暴过程进行监测,分析雷暴云的电荷结构、地面电场曲线的波型特征,揭示出电场扰动与雷暴发生具有0、1化关系,找到了判断浓积云发展成雷暴云的判据,提出利用地面电场曲线的变化特征对雷暴预报预警的方法。 展开更多

关键词 雷电 0、1化关系 雷暴预报

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大气电场的FFT频谱分析及雷暴预报研究 被引量：10

6

作者 李颖 王振会 +2 位作者 肖稳安 曾庆锋 杨天琦 《气象科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期66-70,共5页

采用傅里叶变换方法将时域数据转换到频域,针对首次地闪发生(简称"雷暴天气")和首次地闪不会发生(简称"非雷暴天气")的大气电场强度数据做了幅度谱分析。研究发现,首次地闪前0.5 h的大气电场数据与非雷暴天气中任... 采用傅里叶变换方法将时域数据转换到频域,针对首次地闪发生(简称"雷暴天气")和首次地闪不会发生(简称"非雷暴天气")的大气电场强度数据做了幅度谱分析。研究发现,首次地闪前0.5 h的大气电场数据与非雷暴天气中任意时段0.5 h的大气电场数据的幅度谱分布具有明显差异,两类天气的幅度谱分布有一定规律可循。在此基础上对样本整理分类,将两类天气的平均幅度谱视为判别标准,利用欧氏距离判别法,对63个未知天气样本进行判别分类和效果检验,结果表明,此方法可供短时临近的首次地闪预警工作中予以参考。 展开更多

关键词 幅度谱分析 大气电场 欧氏距离判别法 雷暴预报

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基于支持向量机的雷暴潜势预报初探 被引量：9

7

作者 周明薇 肖稳安 +2 位作者 张其林 周四清 彭双姿 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期569-576,共8页

根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别... 根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。 展开更多

关键词 雷暴预报 支持向量机 LOGISTIC回归 Bayes判别法

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基于最小二乘支持向量机的雷暴预报初探 被引量：9

8

作者 王振会 张祎 朱佳 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期161-165,共5页

利用2007年和2008年南京地区NCEP 1°×1°历史再分析资料和江苏省闪电定位资料,探讨最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在雷暴预报中的应用。将NCEP 1°×1°资料作为实况,选取了该资料与雷暴相关性较好的参数作... 利用2007年和2008年南京地区NCEP 1°×1°历史再分析资料和江苏省闪电定位资料,探讨最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在雷暴预报中的应用。将NCEP 1°×1°资料作为实况,选取了该资料与雷暴相关性较好的参数作为预报因子,而江苏省闪电定位资料则作为预报量,建立南京地区雷暴预报的最小二乘支持向量机模型,并用独立样本对模型进行预报检验。初步结果表明,该模型雷暴准确预报率为78.26%,虚假报警率为21.74%,预报技术评分TS为0.61。表明最小二乘支持向量机方法在雷暴6小时预报中是有效的。 展开更多

关键词 雷暴预报 最小二乘支持向量机 南京地区 闪电定位资料 NCEP资料

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机场雷暴预报的数值预报产品释用方法 被引量：3

9

作者 曹志国 刘祥 曹京 《广西气象》 2005年第A01期100-102,109,共4页

应用“指标序列”方法对数值预报产品进行释用,确定出雷暴天气预报方程,并配合应用单站气象要素组成机场航站雷暴预报规则,作出机场雷暴天气预报。

关键词 雷暴 数值预报 机场 数值预报产品 雷暴预报 机场航站 释用方法 配合应用 预报方程 雷暴天气

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基于改进遗传小波神经网络的雷暴预报方法 被引量：5

10

作者 张强 行鸿彦 徐伟 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期221-226,共6页

为了进一步提高雷暴预报的准确率,在分析研究雷暴预报方法的基础上,提出了一种了基于改进遗传算法优化小波神经网络的雷暴预报方法(IGAWNN).该方法利用聚类分析和牛顿迭代法对多种群遗传算法的收敛方向和精度进行改进,避免了种群同质化... 为了进一步提高雷暴预报的准确率,在分析研究雷暴预报方法的基础上,提出了一种了基于改进遗传算法优化小波神经网络的雷暴预报方法(IGAWNN).该方法利用聚类分析和牛顿迭代法对多种群遗传算法的收敛方向和精度进行改进,避免了种群同质化与局部最优问题,采用改进的遗传算法对小波神经网络的初始权值阈值进行了优化.选用南京地区2008—2009年6—8月的探空和闪电定位资料,使用灰关联法挖掘出关联程度较大的对流参数作预报因子,归一化处理后输入模型,采用独立样本进行预报检验.结果表明,与BP神经网络等方法相比,IGA-WNN预报准确率更高,具有更好的非线性处理能力和泛化性. 展开更多

关键词 雷暴预报 遗传算法 聚类分析 牛顿迭代法 小波神经网络

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基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究 被引量：4

11

作者 刘亚杰 胡邦辉 +2 位作者 王学忠 王举 黄泓 《气象科学》 北大核心 2018年第3期370-377,共8页

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。... 提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。 展开更多

关键词 T511数值预报产品 粒子群算法 朴素贝叶斯分类器 雷暴预报

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强雷暴环境的客观预报:决策树与区域业务数值天气预报模式 被引量：1

12

作者 G.A.Mills J.R.Colquhoun 《气象科技》 北大核心 1999年第4期14-24,共11页

澳大利亚区域业务数值天气预报模式的输出产品已被用作为热力学和动力学场输入到决策树中,该决策树用于诊断雷暴产生的可能性以及产生雷暴的环境是否会进一步导致强雷暴、超级单体或龙卷超级单体雷暴的发生。在所描述的强天气观测的目... 澳大利亚区域业务数值天气预报模式的输出产品已被用作为热力学和动力学场输入到决策树中,该决策树用于诊断雷暴产生的可能性以及产生雷暴的环境是否会进一步导致强雷暴、超级单体或龙卷超级单体雷暴的发生。在所描述的强天气观测的目标个例中,系统成功地识别了强雷暴而且大致区分出龙卷和非龙卷事件。研究结果表明:当与区域数值天气预报模式相结合时,Colquhoun 的雷暴决策树有能力为雷暴区、强雷暴、龙卷雷暴区的预报以及判断这些雷暴是否可能伴有暴洪、下击暴流、强风等提供指导。强天气目标个例研究的结果表明:就所观测的强天气的位置及类型而言,上述方法的准确度很高。如果这些结果能够重现于业务实践中,该系统将对预报人员十分有益。33 天的试验结果表明:虽然根据公认的相当宽松的主观判据确定的错误报警数量相对较低以及预报准确的数目相对较高,但过多的空间超报使得个例研究的结果并未出现。这些结果表明:决策树系统可以提供一个有用的警报系统,该系统构成澳大利亚业务工作中确定雷暴监视区的基础。 展开更多

关键词 强雷暴 决策树 数值天气预报 雷暴预报

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关于溃变理论在湖北省春季短期强对流天气预报中的应用 被引量：2

13

作者 彭春华 施望芝 +3 位作者 何志学 张昕 王丽 李昊 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CSCD 1996年第1期110-114,共5页

依据溃变理论将非均匀信息在突发性、强烈天气过程预报中进行了应用．使用不连续参数把湖北省春季发生的强天气过程（如暴雨、强对流）划定出来，再结合强对流预报判据分辨出强对流天气，用于湖北省春季短期强对流天气预报．其效果经过... 依据溃变理论将非均匀信息在突发性、强烈天气过程预报中进行了应用．使用不连续参数把湖北省春季发生的强天气过程（如暴雨、强对流）划定出来，再结合强对流预报判据分辨出强对流天气，用于湖北省春季短期强对流天气预报．其效果经过了１９９５．０３．１５～１９９５．０５． 展开更多

关键词 强对流 溃变 雷暴预报 天气预报 短期预报

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太平机场雷暴分析预报 被引量：3

14

作者 黄红兵 陈霞 庞双双 《气象科技》 北大核心 2000年第3期31-35,共5页

根据能量天气学原理 ,利用数理统计方法 ,对哈尔滨太平国际机场 1 995～ 1 997年的资料进行综合分析 ,建立了雷暴预报的 Amk模式、总温度模式和经验预报模式 ,在此基础上建立了一个雷暴集成预报模式 ,并在计算机上实现了自动分析、处理... 根据能量天气学原理 ,利用数理统计方法 ,对哈尔滨太平国际机场 1 995～ 1 997年的资料进行综合分析 ,建立了雷暴预报的 Amk模式、总温度模式和经验预报模式 ,在此基础上建立了一个雷暴集成预报模式 ,并在计算机上实现了自动分析、处理和预报 ,经回报检验和试报 ,效果较好。 展开更多

关键词 气候特征 Amk模式 太平机场 雷暴预报

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云环境下基于朴素贝叶斯的雷暴预报初探 被引量：3

15

作者 薛胜军 吉锋 许小龙 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期130-135,共6页

雷暴是一种灾害性天气系统,对建筑和人类造成极大的伤害。因此,对雷暴的预报具有重要的意义。将传统的朴素贝叶斯分类方法进行并行化,在Hadoop云计算平台下利用NCEP 1.0×1.0历史再分析资料和江苏省闪电定位资料进行雷暴的预报,并... 雷暴是一种灾害性天气系统,对建筑和人类造成极大的伤害。因此,对雷暴的预报具有重要的意义。将传统的朴素贝叶斯分类方法进行并行化,在Hadoop云计算平台下利用NCEP 1.0×1.0历史再分析资料和江苏省闪电定位资料进行雷暴的预报,并与逐步回归分析法和神经网络方法进行比较。实验结果表明,云环境下的朴素贝叶斯分类方法在预报准确率和空报率等方面均优于逐步回归分析法,但其空报率略高于神经网络方法。总体而言,文中的算法对雷暴的预报有较好的效果,这为雷暴预报提供了一个新的思路。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 HADOOP NCEP历史再分析资料 雷暴预报

原文传递

用独立参数条件概率法做汕头机场雷暴预报 被引量：3

16

作者 郑传烈 《广东气象》 2000年第z1期38-39,共2页

关键词 雷暴预报 汕头机场 条件概率 独立参数 探空资料 概率法

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基于数据场的SVM技术在雷暴预报中的应用 被引量：3

17

作者 马婕 樊玮 袁红玉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期263-265,共3页

针对天气预报中样本不平衡造成漏报率高的问题,提出一种基于数据场的C加权支持向量机(SVM)技术。该技术对不平衡天气数据进行分类,采用叠加数据场势值作为数据重采样依据,筛选出最利于SVM分类器学习的样本作为训练样本,结合C加权方法进... 针对天气预报中样本不平衡造成漏报率高的问题,提出一种基于数据场的C加权支持向量机(SVM)技术。该技术对不平衡天气数据进行分类,采用叠加数据场势值作为数据重采样依据,筛选出最利于SVM分类器学习的样本作为训练样本,结合C加权方法进行训练。实验结果证明,在样本数量较多且不平衡性显著的雷暴天气中,该技术能缩减训练集规模,减少漏报,提升预报系统的g-means值。 展开更多

关键词 支持向量机 数据场 不平衡数据集 雷暴预报

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一种基于BDC雷暴预报的最优子集方法研究 被引量：2

18

作者 刘亚杰 胡邦辉 +2 位作者 王学忠 汪洪伟 王涛 《暴雨灾害》 2018年第3期257-264,共8页

二进制粒子群-贝叶斯判别准则(Binary Particle Swarm Optimization-Bayes Discriminatory Criterion,BPSO-BDC)方法,能够使用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法智能地选取出贝叶斯判别准则(Bayes Discriminat... 二进制粒子群-贝叶斯判别准则(Binary Particle Swarm Optimization-Bayes Discriminatory Criterion,BPSO-BDC)方法,能够使用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法智能地选取出贝叶斯判别准则(Bayes Discriminatory Criterion,BDC)雷暴预报模型的最优子集,克服了BDC在因子选择时的缺点。为了建立BDC雷暴最优模型,利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,对漳州、义乌、乐东三站BDC雷暴预报模型进行研究。通过选取适应度函数,提出了BPSO搜索BDC模型最优子集的计算方法,得到了三站的最优子集模型,并与BDC和逐步判别模型进行对比。结果表明:在24 h的雷暴预报结果中,BPSO-BDC模型的平均TS评分达到了0.697,空报率为0.256,漏报率为0.048,在48 h的雷暴预报结果中,BPSO-BDC模型的平均TS评分达到了0.418,空报率为0.222。BPSO-BDC模型的预报结果明显优于BDC和逐步判别模型。对BPSO-BDC模型进行稳定性检验,TS评分都在0.21~0.35之间,变化幅度较小且处于较高水平。说明BPSO-BDC方法预报效果明显优于BDC和逐步判别方法,且具有良好的稳定性。 展开更多

关键词 数值预报产品 粒子群算法 贝叶斯判别准则 雷暴预报

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基于BP神经网络的地基微波辐射计雷暴预报试验研究 被引量：1

19

作者 蒋维东 张荣智 +3 位作者 陈博 张天旗 黄海玲 周林 《气象与环境学报》 2023年第5期106-112,共7页

利用上海浦东国际机场地面气象观测站2018—2019年MWP967KV型地基微波辐射计资料、民航气象地面观测数据及宝山站常规探空资料,分析了微波辐射计探测数据的可靠性。在此基础上,计算与雷暴发生相关的大气参数,选取合适的参数作为预报因子... 利用上海浦东国际机场地面气象观测站2018—2019年MWP967KV型地基微波辐射计资料、民航气象地面观测数据及宝山站常规探空资料,分析了微波辐射计探测数据的可靠性。在此基础上,计算与雷暴发生相关的大气参数,选取合适的参数作为预报因子,建立了机场雷暴预报的BP(Back Propagation)人工神经网络模型,并对模型的预报效果进行了评估。结果表明:由MWP967KV型地基微波辐射计得到的温度、相对湿度和水汽密度与探空相应数据的平均绝对偏差分别为1.94℃、16.05%、0.82 g·m^(-3),均方根误差分别为1.41℃、20.14%、1.90 g·m^(-3),相关系数分别为0.99、0.66、0.85。建立的BPNN模型能够较好地预报雷暴的发生,2、3、6 h预报命中率分别为93.27%、93.33%和89.47%,漏报率分别为6.73%、6.67%和10.53%,空报率分别为4.90%、4.78%和2.86%,临界成功指数分别为89.99%、80.33%和81.18%。该研究在一定程度上实现了雷暴天气的智能预报,能够应用于机场及单站雷暴天气的预报预警。 展开更多

关键词 地基微波辐射计 BP神经网络 雷暴预报 预警

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新津机场8月份雷暴预报 被引量：1

20

作者 黄仪方 玛丽梅 《四川气象》 1997年第3期28-29,10,共3页

采用事件概率组合回归的方法，建立了预报新津机场八月份雷暴的回归方程，并从历史拟合率和验证使用情况说明了该方程有较好的预报效果。

关键词 飞机场 雷暴预报 气象预报 组合回归

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