典型文献
河西走廊降水预报模型的建立与样本检验
文献摘要：
利用2018年4—9月西北地区共10189站逐小时降水观测资料及0.25°×0.25°分辨率的欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)预报资料,用V-3θ图及Keras方法,建立了由分类模型和降水量拟合模型组成的河西走廊降水预报模型,再通过"分类检验损失函数"、"TS检验"和"拟合检验均方根误差"三种方法检验了该降水预报模型的预报效果.结果表明:基于Keras建立的两个神经网络框架,采用"k折交叉"和逻辑回归方法,使模型更加可靠、特征关系更加合理,降低特征量的误差影响;衍生V-3θ图,增加特征值的种类,可缩小河西走廊降水预报模型主观识别偏差,实现了降水垂直结构预报的客观定量化;通过三种方法进行检验,发现该模型总体白天预报结果优于夜间,12—18 h的预报结果与实际值最为符合;利用个例对比发现,该模型可较准确地预报降水过程的发生时间、主要降水时段、降水区域范围及降水中心强度,证实该模型对强降水天气有较强的预报能力.
文献关键词：
河西走廊;V-3θ图;Keras方法;降水预报模型
中图分类号：
作者姓名：
王海燕;田庆明;于亚楠;刘新雨
作者机构：
甘肃省酒泉市气象局,酒泉 735000
文献出处：
引用格式：
[1]王海燕;田庆明;于亚楠;刘新雨-.河西走廊降水预报模型的建立与样本检验)[J].暴雨灾害,2022(05):564-570
A类：
B类：
河西走廊,降水预报模型,西北地区,小时降水,降水观测,观测资料,天气预报,European,Centre,Medium,Range,Weather,Forecasts,ECMWF,Keras,分类模型,降水量,拟合模型,损失函数,TS,拟合检验,三种方法,预报效果,网络框架,逻辑回归,特征关系,特征量,误差影响,加特,小河,降水垂直结构,客观定量,定量化,白天,个例,降水过程,发生时间,降水时段,降水区,区域范围,强降水,降水天气
AB值：
0.411422
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