自组织神经网络算法在宁夏暴雨天气分型中的应用

• 作者: 代刊 胡文东 裴晓蓉 邵建 闫军
• 来源期刊: 干旱气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 暴雨 分型 自组织神经网络算法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 业务技术应用
• 页码范围: 852-857
• 页数: 6页
• 分类号: P456
• 字数: 4356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2018)-05-0852

摘要

利用自组织神经网络算法(SOMs),对1961—2017年宁夏55次典型暴雨过程的500 hPa环流场进行分型,总结每种类型的环流特征,并结合实况,计算暴雨发生概率.结果表明,SOMs算法可以成功实现宁夏暴雨的分型.影响宁夏的暴雨基本可分为蒙古冷涡型、平直气流型、河西低槽型和两高夹击型4种类型.其中,蒙古冷涡型最易产生暴雨,两高夹击型不易产生暴雨.在4种分型中,蒙古冷涡型和平直气流型的分型效果较好.对2016—2017年汛期13次典型暴雨反算分型,发现其分型准确率达84.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	代刊		44	376	12.0	17.0
2	裴晓蓉		3	38	1.0	3.0
4	胡文东	成都信息工程大学大气科学学院	5	6	1.0	2.0