我國地處亞洲東部,受季風(fēng)和太平洋、印度洋暖濕氣流影響,在夏季經(jīng)常爆發(fā)對(duì)流性天氣,造成了大量的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。及時(shí)準(zhǔn)確的識(shí)別和預(yù)報(bào)強(qiáng)對(duì)流天氣是氣象防災(zāi)減災(zāi)工作中的重要的一環(huán)。隨著新一代靜止氣象衛(wèi)星葵花八號(hào)的發(fā)射并投入業(yè)務(wù)運(yùn)行,更高時(shí)空分辨率的數(shù)據(jù)為強(qiáng)對(duì)流天氣的判識(shí)和追蹤提供了更有力的保障。機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立的經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)模型豐富了強(qiáng)對(duì)流天氣的短臨預(yù)報(bào)手段。這兩者使強(qiáng)對(duì)流天氣的觀測(cè)與研究能力得到了極大的提升。本文針對(duì)搭載在新一代靜止氣象衛(wèi)星葵花八號(hào)上的先進(jìn)成像儀AHI觀測(cè)資料在強(qiáng)對(duì)流識(shí)別和短臨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用進(jìn)行研究,分析了2016年4月至10月東亞地區(qū)的對(duì)流系統(tǒng)。將靜止氣象衛(wèi)星觀測(cè)資料、數(shù)值模式場(chǎng)資料與深度機(jī)器學(xué)習(xí)的隨機(jī)森林方法結(jié)合,建立起局地對(duì)流初生預(yù)警模型,該模型能夠在局地爆發(fā)對(duì)流系統(tǒng)前1²個(gè)小時(shí)將對(duì)流云團(tuán)標(biāo)記出來。模型的準(zhǔn)確率為0.79,對(duì)強(qiáng)對(duì)流和中等強(qiáng)度對(duì)流的探測(cè)率可分別達(dá)到0.66和0.70。通過對(duì)各個(gè)預(yù)測(cè)因子對(duì)模型分類的貢獻(xiàn)程度定量研究,發(fā)現(xiàn)將衛(wèi)星觀測(cè)因子和數(shù)值模式因子結(jié)合在一起的模型的分類結(jié)果優(yōu)于僅適用衛(wèi)星觀測(cè)因子所建立的模型。衛(wèi)星觀測(cè)因子對(duì)模型分類的貢獻(xiàn)程...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 選題意義
    1.2 研究背景
        1.2.1 強(qiáng)對(duì)流天氣結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)
        1.2.2 強(qiáng)對(duì)流天氣觀測(cè)手段
        1.2.3 靜止氣象衛(wèi)星遙感識(shí)別強(qiáng)對(duì)流
        1.2.4 強(qiáng)對(duì)流追蹤手段
    1.3 論文主要內(nèi)容
第二章 數(shù)據(jù)與資料
    2.1 新一代靜止氣象衛(wèi)星葵花八號(hào)(Himawari-8)
    2.2 全球降雨觀測(cè)衛(wèi)星GPM(Global Precipitation Measurement)
    2.3 全球天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)GFS(Global Forecasting System)
第三章 靜止氣象衛(wèi)星進(jìn)行對(duì)流識(shí)別與追蹤
    3.1 引言
    3.2 對(duì)流識(shí)別追蹤
        3.2.1 亮溫閾值法
        3.2.2 面積重合法
        3.2.3 識(shí)別追蹤流程圖
    3.3 對(duì)流數(shù)據(jù)集的時(shí)空分布
    3.4 小結(jié)
第四章 對(duì)流天氣的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型
    4.1 引言
    4.2 隨機(jī)森林
    4.3 對(duì)流經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕?br>        4.3.1 樣本平衡
        4.3.2 對(duì)流初生分類模型算法流程
    4.4 對(duì)流經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷脑u(píng)估
        4.4.1 袋外得分評(píng)估
        4.4.2 二類矩陣評(píng)估
    4.5 預(yù)測(cè)因子在對(duì)流天氣預(yù)報(bào)中的重要性
    4.6 分地理區(qū)域討論預(yù)測(cè)因子
        4.6.1 廣東、廣西地區(qū)
        4.6.2 四川盆地地區(qū)
        4.6.3 華北與長江中下游平原地區(qū)
    4.7 本章小結(jié)
第五章 對(duì)流系統(tǒng)個(gè)例分析
    5.1 引言
    5.2 2018年4月23日海南個(gè)例分析
    5.3 2018年7月27日山東個(gè)例分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 論文總結(jié)及未來展望
    6.1 論文主要結(jié)論
    6.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 未來研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷



本文編號(hào)：3842131