短時(shí)強(qiáng)降水是導(dǎo)致城市內(nèi)澇和山洪、滑坡等災(zāi)害的重要原因,其突發(fā)性強(qiáng),局地性明顯,預(yù)報(bào)難度大,是強(qiáng)對(duì)流天氣業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一。本研究利用2011—2018年江蘇省國(guó)家氣象觀測(cè)的逐小時(shí)降水資料對(duì)江蘇省短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征進(jìn)行分析,江蘇短時(shí)強(qiáng)降水頻次分布為典型的南多北少,主要降水出現(xiàn)在早晨04:00—10:00和午后15:00—19:00,前半夜出現(xiàn)降水的概率則較低�；贓RA5再分析資料,選取了對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降水有較強(qiáng)判斷能力的氣象要素,合成少數(shù)類過(guò)取樣（SMOTE）算法和邏輯回歸（LR）方法,構(gòu)建短時(shí)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)模型,利用2019年的,歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）預(yù)報(bào)產(chǎn)品基于該模型進(jìn)行短時(shí)強(qiáng)降水的確定性預(yù)報(bào)和概率預(yù)報(bào),并使用同期實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性檢驗(yàn)和天氣過(guò)程檢驗(yàn)。結(jié)果表明該模型總體性能較好,對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水出現(xiàn)與否有較好的判別能力和預(yù)報(bào)指示意義。未來(lái)24 h以內(nèi)的6 h時(shí)效預(yù)報(bào),TS（threat score）評(píng)分在0.23以上,未來(lái)60 h以內(nèi)的6 h時(shí)效預(yù)報(bào)TS評(píng)分均在0.2以上,但也存在著一定程度的空?qǐng)?bào)和漏報(bào)�；赟MOTE+LR短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)模型對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水的潛勢(shì)預(yù)報(bào)具有較... 

【文章來(lái)源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(28)北大核心

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江蘇省短時(shí)強(qiáng)降水頻次分布特征

江蘇省短時(shí)強(qiáng)降水頻次日變化特征

精確率和召回率是一組矛盾的變量。圖4和表2分別為南通站短時(shí)強(qiáng)降水模型不同閾值的混淆矩陣和評(píng)估指標(biāo),可以看出,當(dāng)閾值越小,準(zhǔn)確率和召回率值越小,預(yù)報(bào)模型能找出短時(shí)強(qiáng)降水出現(xiàn)的個(gè)例就越多,但誤判的數(shù)量也較大。隨著閾值的提高,召回率和準(zhǔn)確率逐漸升高,精確率值逐漸降低,誤判的數(shù)量也隨之減少。在實(shí)際預(yù)報(bào)中,鑒于短時(shí)強(qiáng)降水可能的致災(zāi)危害性,為盡可能減少漏報(bào),可以適當(dāng)放寬閾值,接受一定程度的空?qǐng)?bào)。圖4 南通站短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)模型不同閾值的混淆矩陣

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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