基于决策树方法的雷雨大风天气预警技术研究
本文通过利用2001-2009 年安徽省雷雨大风实况数据和同期的NCEP/NCAR FNL 再分析数据训练拟合，采用了基于C4.5 算法的决策树方法，对其气象条件分析基础上建立了雷雨大风决策树预报模型；并采用独立样本对预报模型的性能进行检验，同时分析了雷雨大风模型预报流程的物理含义.结果表明：采用C4.5 算法建立安徽省雷雨大风决策树预报模型，针对安徽省2008～2010 年6 月历史预报准确率可达26.7％，对预报有一定的指示意义；雷雨大风决策树具有显著的物理含义，建立了两种基于强抬升干对流和弱抬升湿对流情况下的物理量判别方法，可用于业务判别雷雨大风，对雷雨大风强对流预报方法研究有一定的借鉴；C4.5 算法计算雷雨大风分类合理，算法准确率较高，可成为其他强对流天气预报方法建立决策树模型的有效建模工具.
决策树 雷雨大风 强对流预警模型
张雪晨 郑媛媛 姚晨
安徽省气象台,合肥,230031
国内会议
沈阳
中文
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2012-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）