贵州气象
貴州氣象
귀주기상
JOURNAL OF GUIZHOU METEOROLOGY
2015年
1期
1-8
,共8页
强降水%对流参数%预警阈值%逐步消空法%BP神经网络%预报集成
彊降水%對流參數%預警閾值%逐步消空法%BP神經網絡%預報集成
강강수%대류삼수%예경역치%축보소공법%BP신경망락%예보집성
该文利用2002-2011年10 a的常规观测资料,筛选出贵阳单站24 h强降水、12 h强降水及6h强降水个例.对大气温湿类、层结稳定度、热力及能量类物理指标与强降水进行相关性统计分析,确立了相关性较好的常用物理指标(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).通过分析降水前后其物理指标的变化特征,并利用成功指数建立指标预警阈值.再利用逐步消空法和BP神经网络集成方法对指标进行集成,得到相应的预报模型,从而建立了贵阳强对流天气未来0～6h,0～12h的潜势预报的预警预报指标,对贵阳地区降雨预报具有一定的指示作用.分析表明,利用逐步消空法建立的预报模型要优于BP神经网络集成的模型.
該文利用2002-2011年10 a的常規觀測資料,篩選齣貴暘單站24 h彊降水、12 h彊降水及6h彊降水箇例.對大氣溫濕類、層結穩定度、熱力及能量類物理指標與彊降水進行相關性統計分析,確立瞭相關性較好的常用物理指標(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).通過分析降水前後其物理指標的變化特徵,併利用成功指數建立指標預警閾值.再利用逐步消空法和BP神經網絡集成方法對指標進行集成,得到相應的預報模型,從而建立瞭貴暘彊對流天氣未來0～6h,0～12h的潛勢預報的預警預報指標,對貴暘地區降雨預報具有一定的指示作用.分析錶明,利用逐步消空法建立的預報模型要優于BP神經網絡集成的模型.
해문이용2002-2011년10 a적상규관측자료,사선출귀양단참24 h강강수、12 h강강수급6h강강수개례.대대기온습류、층결은정도、열력급능량류물리지표여강강수진행상관성통계분석,학립료상관성교호적상용물리지표(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).통과분석강수전후기물리지표적변화특정,병이용성공지수건립지표예경역치.재이용축보소공법화BP신경망락집성방법대지표진행집성,득도상응적예보모형,종이건립료귀양강대류천기미래0～6h,0～12h적잠세예보적예경예보지표,대귀양지구강우예보구유일정적지시작용.분석표명,이용축보소공법건립적예보모형요우우BP신경망락집성적모형.
