來源：氣象科學 李冰村，等

摘 要 利用2017—2019年貴州省威寧彝族回族苗族自治縣的C波段天氣雷達數據,提取了多種與冰雹相關的雷達特征參量,并結合地面降雹記錄建立了客觀的冰雹樣本標記方法。通過支持向量機、決策樹和樸素貝葉斯三種機器學習方法,對冰雹高發區貴州省威寧的冰雹天氣過程進行建模與評估。評估結果表明,采用機器學習方法可以有效地識別冰雹天氣過程。支持向量機和決策樹方法的命中率(Probability of Detection, POD)均較高,分別為88.9%和90.5%;臨界成功指數(Critical Success Index, CSI)分別為73.1%和70.3%;誤報率(False Alarm Rate, FAR)分別為19.6%和24.1%。樸素貝葉斯方法的POD和CSI相對偏低,分別為67.8%、62.8%,但FAR最低,為10.6%。

關鍵詞

中文關鍵詞:

機器學習

C波段雷達

冰雹識別

英文關鍵詞:

machine learning

C-band radar

hail identification

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