论文摘要
利用闪电定位仪资料分析了2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临界成功指数为56.60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕劲文,申华羽,涂小萍,朱宪春,陆鋆,杨小荣,周承
关键词: 雷电,时空分布,潜势预报,神经网络
来源: 气象研究与应用 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 气象学
单位: 宁波市气象局
基金: 浙江省气象科技计划重点项目(2017ZD06),宁波市气象科技计划项目(NBQX2015006B)
分类号: P45;P427
页码: 30-34
总页数: 5
文件大小: 1663K
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