基于贝叶斯分类方法的雷暴预报

胡邦辉; 袁野; 王学忠; 丛爱丽

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基于贝叶斯分类方法的雷暴预报

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为了研究贝叶斯（Bayes）方法对单站雷暴预报的应用效能,利用2003年8月~2006年8月WRF模式数值预报产品和单站观测资料,采用朴素贝叶斯分类器（N-Bayes,naive Bayes classifier）和贝叶斯判别准则（D-Bayes,Bayes discriminatory criterion）两种方法,结合多种强对流天气指数场、Fisher准则和相关系数法的预报因子选取技术,分别建立了漳平、广州和湛江3个单站的雷暴预报模型;利用2007年8月资料,检验了模型预报效果,并与Fisher模型的预报效果进行了比较试验。结果表明：N-Bayes和D-Bayes两种模型有较强的雷暴预报能力,24~48 h雷暴预报CSI评分均超过0.23,准确率在72%以上,两者CSI评分接近,趋势相同;两种Bayes分类方法在预报效果上要优于Fisher判别方法。

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来源
《陆军工程大学学报》 |2010年第5期|578-584|共7页
作者
胡邦辉; 袁野; 王学忠; 丛爱丽;
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作者单位

解放军理工大学气象学院;

解放军91286部队;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类凝聚态物理学;
关键词
雷暴预报; Bayes分类; Fisher判别准则; WRF模式产品;

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