气象科技
氣象科技
기상과기
METEOROLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY
2013年
1期
170-176
,共7页
徐栋璞%王振会%曾庆锋%敖雪
徐棟璞%王振會%曾慶鋒%敖雪
서동박%왕진회%증경봉%오설
EMD%大气电场%雷暴天气%雷电预警
EMD%大氣電場%雷暴天氣%雷電預警
EMD%대기전장%뇌폭천기%뇌전예경
将经验模态分解(EMD)方法应用于2009年夏季近地面大气电场资料的分析,分解出雷暴和晴天天气大气电场的不同时间尺度变化分量,并提取两类天气状态下的大气电场振荡特征进行对比.结果表明:EMD方法适合应用于近地面大气电场资料的分析,雷暴天气大气电场以晴天天气大气电场作为背景场,包含了周期振荡平稳的晴天天气成分；晴天天气大气电场能量集中于长周期振荡分量,而雷暴电场能量主要是集中于短周期振荡分量.发生雷暴前,IMF(本征模态函数)1分量的中心频率会出现明显跳跃或其对应幅度明显增大的现象.利用这些特征对随机选出的38次过程进行预报效果检验,得到预警的探测概率为84.2％.
將經驗模態分解(EMD)方法應用于2009年夏季近地麵大氣電場資料的分析,分解齣雷暴和晴天天氣大氣電場的不同時間呎度變化分量,併提取兩類天氣狀態下的大氣電場振盪特徵進行對比.結果錶明:EMD方法適閤應用于近地麵大氣電場資料的分析,雷暴天氣大氣電場以晴天天氣大氣電場作為揹景場,包含瞭週期振盪平穩的晴天天氣成分；晴天天氣大氣電場能量集中于長週期振盪分量,而雷暴電場能量主要是集中于短週期振盪分量.髮生雷暴前,IMF(本徵模態函數)1分量的中心頻率會齣現明顯跳躍或其對應幅度明顯增大的現象.利用這些特徵對隨機選齣的38次過程進行預報效果檢驗,得到預警的探測概率為84.2％.
장경험모태분해(EMD)방법응용우2009년하계근지면대기전장자료적분석,분해출뇌폭화청천천기대기전장적불동시간척도변화분량,병제취량류천기상태하적대기전장진탕특정진행대비.결과표명:EMD방법괄합응용우근지면대기전장자료적분석,뇌폭천기대기전장이청천천기대기전장작위배경장,포함료주기진탕평은적청천천기성분；청천천기대기전장능량집중우장주기진탕분량,이뇌폭전장능량주요시집중우단주기진탕분량.발생뇌폭전,IMF(본정모태함수)1분량적중심빈솔회출현명현도약혹기대응폭도명현증대적현상.이용저사특정대수궤선출적38차과정진행예보효과검험,득도예경적탐측개솔위84.2％.
