基于DBSCAN聚类的2σ闪电跃增算法应用

针对业务运行中雷达观测存在遮挡和雷达产品延迟,提出利用带噪声基于密度的空间聚类(density-based spa-tial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对闪电数据的聚类结果替代雷达产品,并分别利用北京三维闪电定位网(Beijing Total Lightning System,BJTLS)和升级后的国家闪电定位网(DDW1)总闪数据,应用2σ闪电跃增算法对北京2022年6月4日和12日两次强对流致灾过程进行临近预警,对比强对流单体识别法和DB-SCAN聚类法的预警效果.结果表明:两种算法和两种闪电数据均能有效预警北京地区的灾害...

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Vydáno v:	应用气象学报 Ročník 34; číslo 3; s. 309 - 323
Hlavní autoři:	田野, 庞文静, 陈泽方, 何娜, 赵森, 姬艳, 郝睿, 张天明, 闫頔
Médium:	Journal Article
Jazyk:	čínština
Vydáno:	北京市气象探测中心,北京100089%中国气象局气象探测中心,北京100081%北京市气象台,北京100097 01.05.2023
Témata:	DBSCAN聚类算法闪电跃增临近预警灾害性天气闪电定位
ISSN:	1001-7313
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

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Shrnutí:	针对业务运行中雷达观测存在遮挡和雷达产品延迟,提出利用带噪声基于密度的空间聚类(density-based spa-tial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对闪电数据的聚类结果替代雷达产品,并分别利用北京三维闪电定位网(Beijing Total Lightning System,BJTLS)和升级后的国家闪电定位网(DDW1)总闪数据,应用2σ闪电跃增算法对北京2022年6月4日和12日两次强对流致灾过程进行临近预警,对比强对流单体识别法和DB-SCAN聚类法的预警效果.结果表明:两种算法和两种闪电数据均能有效预警北京地区的灾害性天气,基于BJTLS总闪数据的预警效果较优;对于BJTLS总闪数据,两种方法的预警效果相当,预警命中率、误报率、临近成功指数和平均预警提前时间依次分别为100％,11.9％,88.1％,38.9 min和100％,13.3％,86.7％,42.8 min;仅利用闪电数据并应用2σ闪电跃增算法可对灾害性天气进行临近预警,摆脱对雷达产品的依赖.
ISSN:	1001-7313
DOI:	10.11898/1001-7313.20230305