【摘 要】
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从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行
【机 构】
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福建省灾害天气重点实验室,福建省气象灾害防御技术中心
【基金项目】
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福建省科技厅社会发展引导性(重点)项目(2019Y0063),福建省气象局研究型业务专项项目(2020YJ08)共同资助
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从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017—2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究。训练结果显示,15~30 min模型训练样本测试集准确率为0.7985;选取福建省2019年20个雷电过程验证分析表明,15~30 min模型对动力抬升型雷电过程预警TS评分为0.716,夏季局地热雷暴预警TS评分为0.694,与常规采用雷达
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