航站雷暴业务预报建模与验证
与传统的数值预报产品解释应用方法不同,人工神经网络(BPNN)是一种模拟人脑信息处理方法的非线性系统,在描述和模拟具有典型非线性结构的灾害性天气方面,表现出较好的预报性能.本文基于2000年-2007年NCEP分析场进行因子分析和选取,采用人工神经网络方法建立了北京等20个单站的雷暴预报模型.利用2008年和2009年夏季6～8月T511中期数值预报产品作为实时预报输入场,对人工神经网络预报模型进行预报试验,并与动态相似预报模型进行对比验证.结果表明:人工神经网络模型和动态相似模型对单站雷暴的预报效果均较好,其中,人工神经网络模型在2008年和2009年夏季雷暴预报准确率分别达到75％和80％,预报技巧CSI评分分别为0.411和0.502,在CSI评分上优于动态相似模型,且预报空报率低于动态相似模型.人工神经网络模型在单站雷暴预报中具有较好的业务应用前景.
雷暴预报 人工神经网络 模型设计 效果评估
王洪芳 杨成荫 张文军 胡艳冰
北京航空气象研究所,北京100085
国内会议
北京
中文
152-161
2013-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）