基于廣東10部S波段多普勒天氣雷達(dá)的三維拼圖資料,利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)了一種冰雹識別和臨近預(yù)報的人工智能算法。算法設(shè)計時以雷達(dá)回波反射率的垂直和水平掃描數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訓(xùn)練集,將冰雹云的雷達(dá)反射率掃描數(shù)據(jù)作為正樣本,將其他雷達(dá)反射率掃描數(shù)據(jù)作為負(fù)樣本,通過貝葉斯分類法對正、負(fù)樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行機器學(xué)習(xí),訓(xùn)練人工智能識別冰雹云內(nèi)在規(guī)律的能力。訓(xùn)練時以廣東省2008—2013和2015—2016年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,使用了2014年廣東省12次冰雹過程的數(shù)據(jù)做檢驗。對比檢驗的結(jié)果表明,人工智能法比傳統(tǒng)的概念模型法擊中率高9個百分點。研究結(jié)果表明了人工智能對冰雹這類非線性強天氣過程具有較強的識別能力。 

【文章來源】：氣象學(xué)報. 2019,77(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 資料和方法
    2.1 資料及前處理
    2.2 總體技術(shù)路線
    2.3 正樣本提取方法
    2.4 負(fù)樣本提取方法
    2.5 機器學(xué)習(xí)過程
    2.6 AI識別流程
3 結(jié)果驗證
    3.1 統(tǒng)計對比
    3.2 個例分析
        （1） 2014年8月1日過程
        （2） 2016年7月30日過程
4 結(jié)論與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]光流法及其在臨近預(yù)報中的應(yīng)用[J]. 曹春燕,陳元昭,劉東華,李程,李輝,賀佳佳.  氣象學(xué)報. 2015(03)
[2]貝葉斯機器學(xué)習(xí)前沿進(jìn)展綜述[J]. 朱軍,胡文波.  計算機研究與發(fā)展. 2015(01)
[3]關(guān)于冰雹的融化層高度[J]. 俞小鼎.  氣象. 2014(06)
[4]雷暴與強對流臨近天氣預(yù)報技術(shù)進(jìn)展[J]. 俞小鼎,周小剛,王秀明.  氣象學(xué)報. 2012(03)
[5]X波段雙線偏振雷達(dá)冰雹識別初步研究[J]. 蘇德斌,馬建立,張薔,呂達(dá)仁.  氣象. 2011(10)
[6]基于多雷達(dá)三維插值格點強冰雹診斷因子的強冰雹識別方法[J]. 王瑾,李明元,汪華.  高原氣象. 2010(06)
[7]改進(jìn)的雷達(dá)回波頂高、垂直積分液態(tài)水含量及其密度算法[J]. 肖艷姣,馬中元,李中華.  暴雨災(zāi)害. 2009(03)
[8]雷暴云團自動識別和邊界相關(guān)追蹤技術(shù)研究[J]. 蘭紅平,孫向明,梁碧玲,毛輝,張文海.  氣象. 2009(07)
[9]冰雹和低空風(fēng)切變天氣的多普勒雷達(dá)回波特征[J]. 胡家美,劉峰,黃奕銘,梁蕾蕾,潘軍.  廣東氣象. 2008(01)
[10]冰雹云雷達(dá)識別方法及防雹作業(yè)經(jīng)驗[J]. 周德平,楊洋,王吉宏,宮福久,李子華.  氣象科技. 2007(02)



本文編號：3004660