基于机器学习和单站地面气象要素的雷电临近预警方法

基于机器学习和单站地面气象要素的雷电临近预警方法

P429; 为减少雷电灾害造成的人身伤亡和经济损失,提出了一种基于机器学习和单站地面气象要素的雷电临近预警方法.在重庆市选择了 8个自动气象站,使用温、压、湿、风4种单站地面气象要素与ADTD地闪定位资料,通过对特征工程、重采样、交叉验证等机器学习技术的组合应用,构建了基于ADASYN-ET模型的雷电临近预警方法,能够对气象站周边20 km范围进行提前期0～30 min的预警.验证结果表明:该预警方法适用于全部8个站点,在0～10 min、10～20 min、20～30 min预警提前期,调和平均F,得分分别为0.60、0.59、0.60,与其他一些预警方法、系统对比实现方式灵活,预警效果良好...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:气象科技 2022, Vol.50 (1), p.121-128
Hauptverfasser: 赵生昊, 覃彬全, 杜乐
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:P429; 为减少雷电灾害造成的人身伤亡和经济损失,提出了一种基于机器学习和单站地面气象要素的雷电临近预警方法.在重庆市选择了 8个自动气象站,使用温、压、湿、风4种单站地面气象要素与ADTD地闪定位资料,通过对特征工程、重采样、交叉验证等机器学习技术的组合应用,构建了基于ADASYN-ET模型的雷电临近预警方法,能够对气象站周边20 km范围进行提前期0～30 min的预警.验证结果表明:该预警方法适用于全部8个站点,在0～10 min、10～20 min、20～30 min预警提前期,调和平均F,得分分别为0.60、0.59、0.60,与其他一些预警方法、系统对比实现方式灵活,预警效果良好,能够为防雷减灾工作提供参考.
ISSN:1671-6345
DOI:10.19517/j.1671-6345.20210210