基于決策樹的天津地區冰雹天氣雷達因子分析
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國家自然科學基金（40901244）“氣象信息的三維建模與可視化”資助


Analysis of Hail Weather Based on DecisionMaking Tree Using Radar Data in Tianjin
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    摘要:

    利用決策樹對天津地區2005—2014年4—9月間的25次有災情資料的冰雹天氣進行多普勒天氣雷達因子識別，采用冰雹概率(POH)、強冰雹概率(POSH)、垂直液態含水量(VIL)、最大反射率因子(DBZM)、風暴質心高度(HT)、風暴頂高(TOP)等主要雷達識別指標，歸納出天津地區冰雹云雷達回波判識指標：①當DBZM≤545 dBz，或者當DBZM＞545 dBz但POSH≤35，單體不會降雹；②當DBZM>545 dBz且POSH>35，則該單體將會降雹。與判別分析方法比較，基于決策樹分析的識別降雹單體的成功率達902%，臨界成功指數達783%，識別結果明顯優于判別分析方法。

    Abstract:

    The decision tree analysis method is applied to Doppler radar data to identify hail weather. Based on the radar data of 25 cases of hails in the Tianjin area from April to September, 2005 to 2014, we select 6 parameters: probability of hail (POH), probability of severe hail (POSH), vertically integrated liquid water (VIL), maximum reflectivity (DBZM), the height of storms centroid (HT), and the top of storm (TOP). By the decision tree analysis method, we found that there will be hail weather when DBZM is greater that 545 dBz and POSH is greater than 35 Using the decision tree analysis method,we have better results: the percent of doom (POD) is 902% and critical success index (CSI) is 784%, which are higher than the results by the discriminant analysis method.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

鄭建琴,路明月,王曙東,賈惠珍,唐千紅,王軒.基于決策樹的天津地區冰雹天氣雷達因子分析[J].氣象科技,2017,45(2):349~354

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歷史
  • 收稿日期:2016-03-01
  • 定稿日期:2016-10-12
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  • 在線發布日期: 2017-05-04
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