论文摘要
利用安徽省23个典型气象站2003-2017年观测数据,根据无霜日的气象要素阈值条件进行质量控制,在此基础上,构建各气象站基于Logistic回归的霜自动判识模型,并对模型的霜判识效果进行评估。结果表明:（1）通过气温、风速和降水量等气象要素阈值,能够有效判定出安徽各站当日无霜现象;（2）各气象站的霜判识模型均入选了温度、湿度和风速等相关要素作为判识因子,入选要素的时次多集中在4:00-8:00区间;（3）独立样本检验表明,基于Logistic回归的霜判识模型对安徽地区霜的平均判识准确率、命中率、漏判率、空判率和TS评分分别为89.0%、91.6%、8.4%、15.8%和78.2%,表明模型对安徽地区的霜具有较好的判识能力;（4）与Bayes判别模型对比发现,基于Logistic回归的霜判识模型在准确率、空判率和TS评分方面表现更优,可以使用Logistic回归模型实现霜的自动化判识。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱华亮,温华洋,华连生,金素文,陈菁菁
关键词: 回归,自动判识
来源: 中国农业气象 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学,农业科技
专业: 气象学,农业基础科学,植物保护
单位: 安徽省气象信息中心
基金: 中国气象局小型业务能力建设项目,安徽省气象科技发展基金项目(KM201715)
分类号: S425
页码: 534-542
总页数: 9
文件大小: 303K
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