利用ADTD雷电定位显示监测系统资料和常规天气预报资料及驻马店多普勒雷达回波资料,对2013年7月20日信阳地区强雷暴天气的地闪和雷达回波的特征及相互关系进行了分析,结果表明闪电密集区移动方向的前沿位置与30 d Bz雷达回波区位置重叠...利用ADTD雷电定位显示监测系统资料和常规天气预报资料及驻马店多普勒雷达回波资料,对2013年7月20日信阳地区强雷暴天气的地闪和雷达回波的特征及相互关系进行了分析,结果表明闪电密集区移动方向的前沿位置与30 d Bz雷达回波区位置重叠,闪电密集区的移动可以准确地反映出对流云团的移动趋势。闪电密集区消失早于雷达回波区消散,地闪强度减小趋势比雷达回波减弱有30到60 min的提前量。正地闪的出现,预示对流云团发展;正地闪消失,预示对流云团进入消亡阶段。利用闪电定位资料分析预测闪电落区和时效性比单一使用雷达回波资料更准确。闪电密集区的移动可以准确地反映出对流云团的移动趋势,因此可以将30或60 min闪电分布图引入对流性天气的跟踪监测和预警预报业务中。展开更多
利用2005—2011年5—10月黑龙江省大兴安岭林区的雷击火灾、闪电气象数据和其它数据,建立用于该地区雷击火预报的二项Logistic回归模型,并将ROC曲线用于模型的评价。结果表明:2005—2011年该地区雷击火发生数量年际变化较大,相对于人为...利用2005—2011年5—10月黑龙江省大兴安岭林区的雷击火灾、闪电气象数据和其它数据,建立用于该地区雷击火预报的二项Logistic回归模型,并将ROC曲线用于模型的评价。结果表明:2005—2011年该地区雷击火发生数量年际变化较大,相对于人为火呈上升趋势;集中发生于5—6月,与云地闪电发生频数相关不显著(P>0.05)。经似然比检验,最终进入模型的变量为:前7 d FFMC平均值、前3 d地闪次数、前7 d平均降水量。用于模型评价的ROC曲线比较凸近左上角,曲线下面积(AUC)为0.888,表明模型预测效果较理想,可为大兴安岭林区的雷击火预测提供科学参考。展开更多
为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果,进一步提高雷电临近预报能力,本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据,利用基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)、快速搜索和查找密度峰...为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果,进一步提高雷电临近预报能力,本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据,利用基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)、快速搜索和查找密度峰聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)以及改进的快速搜索和查找密度峰聚类(Ex-tended Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,E_CFSFDP)三种聚类算法,对2018年9月21日19∶15—20∶57(北京时)发生在(114°—117°E、27°—30°N)区域的一次雷暴过程进行了聚类识别计算,探讨了三类聚类算法在雷暴系统识别中的差异。结果表明:(1)DBSCAN算法在地闪数据分布清晰且不同数据簇之间有显著距离间隔时,分类识别的准确率较高;当各个闪电数据簇的簇间距离或密度相差很大时,分类识别的准确率较低;(2)地闪数据“无密度峰值”分布时CFSFDP算法会分裂出错误类,每个闪电数据簇仅具备唯一的密度峰值点是CFSFDP算法识别准确的前提条件;(3)E_CFSFDP算法解决了CFSFDP算法的“无密度峰值”问题,受地闪数据分布影响较小,因此基于E_CFSFDP算法的雷暴系统识别准确率明显高于DBSCAN和CFSFDP算法。展开更多
文摘利用ADTD雷电定位显示监测系统资料和常规天气预报资料及驻马店多普勒雷达回波资料,对2013年7月20日信阳地区强雷暴天气的地闪和雷达回波的特征及相互关系进行了分析,结果表明闪电密集区移动方向的前沿位置与30 d Bz雷达回波区位置重叠,闪电密集区的移动可以准确地反映出对流云团的移动趋势。闪电密集区消失早于雷达回波区消散,地闪强度减小趋势比雷达回波减弱有30到60 min的提前量。正地闪的出现,预示对流云团发展;正地闪消失,预示对流云团进入消亡阶段。利用闪电定位资料分析预测闪电落区和时效性比单一使用雷达回波资料更准确。闪电密集区的移动可以准确地反映出对流云团的移动趋势,因此可以将30或60 min闪电分布图引入对流性天气的跟踪监测和预警预报业务中。
文摘利用2005—2011年5—10月黑龙江省大兴安岭林区的雷击火灾、闪电气象数据和其它数据,建立用于该地区雷击火预报的二项Logistic回归模型,并将ROC曲线用于模型的评价。结果表明:2005—2011年该地区雷击火发生数量年际变化较大,相对于人为火呈上升趋势;集中发生于5—6月,与云地闪电发生频数相关不显著(P>0.05)。经似然比检验,最终进入模型的变量为:前7 d FFMC平均值、前3 d地闪次数、前7 d平均降水量。用于模型评价的ROC曲线比较凸近左上角,曲线下面积(AUC)为0.888,表明模型预测效果较理想,可为大兴安岭林区的雷击火预测提供科学参考。
文摘为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果,进一步提高雷电临近预报能力,本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据,利用基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)、快速搜索和查找密度峰聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)以及改进的快速搜索和查找密度峰聚类(Ex-tended Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,E_CFSFDP)三种聚类算法,对2018年9月21日19∶15—20∶57(北京时)发生在(114°—117°E、27°—30°N)区域的一次雷暴过程进行了聚类识别计算,探讨了三类聚类算法在雷暴系统识别中的差异。结果表明:(1)DBSCAN算法在地闪数据分布清晰且不同数据簇之间有显著距离间隔时,分类识别的准确率较高;当各个闪电数据簇的簇间距离或密度相差很大时,分类识别的准确率较低;(2)地闪数据“无密度峰值”分布时CFSFDP算法会分裂出错误类,每个闪电数据簇仅具备唯一的密度峰值点是CFSFDP算法识别准确的前提条件;(3)E_CFSFDP算法解决了CFSFDP算法的“无密度峰值”问题,受地闪数据分布影响较小,因此基于E_CFSFDP算法的雷暴系统识别准确率明显高于DBSCAN和CFSFDP算法。
