基于对流参数的雷暴潜势预报方法对比分析

• 作者: 冯民学 张其林 柴瑞 王振会
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 对流参数 Bayes判别分析 Logistic回归判别 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 3638-3640,3701
• 页数: 4页
• 分类号: S165+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2009.08.117

摘要

以南京站为中心、50 km半径范围内的闪电定位资料为依据区分南京的雷暴与非雷暴,将2006～2008年6～8月的552个对流参数样本分别利用逐步选择法、逐步回归法和相关分析法进行因子筛选,将筛选出的与雷暴有密切关系的对流参数作为预报因子分别应用Bayes判别分析、Logistic回归判别和神经网络的雷暴潜势预报方法进行预报.结果表明,Logistic回归判别法对雷暴的预报准确率为最高的78%,Baye判别分析法的误报率为最低的7.6%,综合预报准确率和误报率来看,Logistic回归判别法最适合于南京地区的雷暴潜势预报;最后将筛选出的预报因子做主成分分析,给出预报因子与雷暴的关系的相应解释.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振会	南京信息工程大学大气物理学院	108	1106	18.0	25.0
5	冯民学		27	509	13.0	22.0
6	柴瑞	南京信息工程大学大气物理学院	1	9	1.0	1.0
7	张其林	南京信息工程大学大气物理学院	36	202	9.0	13.0