气象灾害案例是气象业务部门归纳与总结预报经验的前提与基础,但是当需要的灾害性天气没有时空定位档案,或档案不够完整和全面,那么就势必要从海量的历史数据中逐一进行查找定位,因此针对这种海量数据中逐一查找的低效问题,应用一种改...气象灾害案例是气象业务部门归纳与总结预报经验的前提与基础,但是当需要的灾害性天气没有时空定位档案,或档案不够完整和全面,那么就势必要从海量的历史数据中逐一进行查找定位,因此针对这种海量数据中逐一查找的低效问题,应用一种改进的密度峰值聚类方法进行灾害天气识别。该方法首先以气象要素为维度计算每个数据点的密度、距离、路径、分布四大属性,然后用回归分析提取簇心并判定其灾害类型及级别,最后判定同簇剩余数据点划入对应的灾害得到识别结果,由于可以同时定位多种类型和级别的灾害天气,且无需低效地逐一比对数据和灾害等级标准,因此具有适用性强、速度快、控制参数少的优点。使用该方法基于欧洲中期天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts,ECMWF)的再分析资料进行聚类分析,进而识别出江苏省2018年各类气象灾害出现的时间和地点,试验结果表明:该方法可以一次性识别出暴雨、烈风、暴雪、高温、寒潮、重旱六种灾害,而k-means聚类识别率为其53%,层级聚类识别率为其77%,密度峰值聚类(Clustering by density peaks,CDP)识别率为其80%。展开更多
针对海南发射场气象保障的重点问题——闪电防护,利用1963—2013年海南省文昌市的闪电资料,采用克里金拟合方法统计海南发射场的闪电气候特征,包括年度变化特征、季节变化特征和对地雷击密度;进而对比两套闪电定位系统的实况数据,将资...针对海南发射场气象保障的重点问题——闪电防护,利用1963—2013年海南省文昌市的闪电资料,采用克里金拟合方法统计海南发射场的闪电气候特征,包括年度变化特征、季节变化特征和对地雷击密度;进而对比两套闪电定位系统的实况数据,将资料格网化以分析对发射影响明显的云地闪的空间分布、频次变化和日变化特征。研究表明,海南发射场位于海南省北部较强闪电区域内,其中4—10月为闪电高发期;05—06时和14—18时为闪电的高峰期,而7—11时和19—23时则为闪电发生的低谷期;场区所探测到的闪电有79%的雷击电流强度小于40 k A,5.9%的雷击电流强度大于60 k A。研究结果为海南发射场的建筑施工、设备维护以及航天器的防雷设计等提供了指标依据,对航天器发射窗口选择具有参考价值。展开更多
文摘气象灾害案例是气象业务部门归纳与总结预报经验的前提与基础,但是当需要的灾害性天气没有时空定位档案,或档案不够完整和全面,那么就势必要从海量的历史数据中逐一进行查找定位,因此针对这种海量数据中逐一查找的低效问题,应用一种改进的密度峰值聚类方法进行灾害天气识别。该方法首先以气象要素为维度计算每个数据点的密度、距离、路径、分布四大属性,然后用回归分析提取簇心并判定其灾害类型及级别,最后判定同簇剩余数据点划入对应的灾害得到识别结果,由于可以同时定位多种类型和级别的灾害天气,且无需低效地逐一比对数据和灾害等级标准,因此具有适用性强、速度快、控制参数少的优点。使用该方法基于欧洲中期天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts,ECMWF)的再分析资料进行聚类分析,进而识别出江苏省2018年各类气象灾害出现的时间和地点,试验结果表明:该方法可以一次性识别出暴雨、烈风、暴雪、高温、寒潮、重旱六种灾害,而k-means聚类识别率为其53%,层级聚类识别率为其77%,密度峰值聚类(Clustering by density peaks,CDP)识别率为其80%。
文摘针对海南发射场气象保障的重点问题——闪电防护,利用1963—2013年海南省文昌市的闪电资料,采用克里金拟合方法统计海南发射场的闪电气候特征,包括年度变化特征、季节变化特征和对地雷击密度;进而对比两套闪电定位系统的实况数据,将资料格网化以分析对发射影响明显的云地闪的空间分布、频次变化和日变化特征。研究表明,海南发射场位于海南省北部较强闪电区域内,其中4—10月为闪电高发期;05—06时和14—18时为闪电的高峰期,而7—11时和19—23时则为闪电发生的低谷期;场区所探测到的闪电有79%的雷击电流强度小于40 k A,5.9%的雷击电流强度大于60 k A。研究结果为海南发射场的建筑施工、设备维护以及航天器的防雷设计等提供了指标依据,对航天器发射窗口选择具有参考价值。
