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题名基于模糊逻辑的雷暴大风和非雷暴大风区分方法
被引量:26
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作者
周康辉
郑永光
王婷波
蓝渝
林建
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机构
中国气象科学研究院
中国科学院大学
国家气象中心
中国气象局气象干部培训学院
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出处
《气象》
CSCD
北大核心
2017年第7期781-791,共11页
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基金
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201406002)
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB430106)
国家自然科学基金项目(41375051)共同资助
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文摘
雷暴大风往往伴随飑线、阵风锋、龙卷等强对流天气而出现,风速大、发展迅速、突发性强,对生命财产安全造成极大威胁,因此对雷暴大风的监测与预报具有重要的意义。然而,雷暴大风监测一直也是强对流监测的难点。本文在地面气象观测站大风记录的基础上,结合多源数据(包括雷达、卫星、闪电、温度、露点等观测数据),利用模糊逻辑算法,实现雷暴大风与非雷暴大风的有效识别,可对雷暴大风进行实时监测。具体算法为:首先,基于历史样本数据的统计得到各变量的概率分布函数,进而得到各参数隶属度函数;然后采用概率重叠面积方法,确定各项质量控制数据的权重;最后通过选取判断概率阈值Q的方法,区分雷暴大风与非雷暴大风。通过对2010年全国50873条人工观测大风数据的识别结果检验表明,该算法能有效区分雷暴大风与非雷暴大风,当Q选取0.55时,雷暴大风的识别准确率POD约为0.76,误识别率约为0.18,雷暴大风CSI指数约为0.67。文中选取了两次大风过程,算法正确地识别了11个非雷暴大风记录,5个雷暴大风记录。本工作能一定程度上提升雷暴大风的监测效果、完善强对流监测业务体系。
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关键词
雷暴大风
强对流
模糊逻辑
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Keywords
thunderstorm gale, severe convective weather, fuzzy logic
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分类号
P456.413
[天文地球—大气科学及气象学]
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