基于C4.5决策树算法的道路结冰预报模型构建及应用

道路结冰是气象上规定的主要灾害性天气之一,准确认识道路结冰发生规律并科学有效地预报是防灾减灾的关键问题。以影响道路结冰的日积雪深度、日最低气温、日降水量等气象要素为主要因子,将是否结冰抽象成二元分类问题,借助数据挖掘中C4.5决策树算法进行分类分析,得到便于预报员使用的预报道路结冰规则集。在实验部分,选取2004—2013年连云港和嘉定为例,用前8 a的连云港(嘉定)地区道路结冰数据样本进行分类规则的学习,从而得到适合连云港(嘉定)地区的4(3)条预报道路结冰规则集,然后用剩下2 a的数据进行检验,准确率高达96.82%(94.87%)。实验表明采用C4.5决策树算法构建的道路结冰预报模型不仅预报准确率高、易解释、方便预报员直接使用,而且预报规则与道路结冰现象的天气过程及理论一致。     

基于FMM算法的夏秋季登陆中国热带气旋路径分类及特征分析

利用有限混合模型FMM聚类算法,将1951—2012年夏秋季(6—11月)登陆我国的热带气旋(Tropical Cyclone,TC)路径数据集分为三类,并对三类不同路径TC的季节变化、发生频数、环流形势等特征进行对比分析。研究表明,每类TC存在明显的特征差异:1)在夏季,第一、二类TC出现频数高于第三类,但在秋季第三类TC发生频数最高。2)第一类TC生成位置偏北,强度较强,生命史较长,路径略有向北发展的趋势,影响区域最广;第二类TC生命史最短,主要影响我国两广、福建一带;第三类TC生命史最长,路径略向西北方向发展。3)第一类TC在生成和消亡时的辐合程度最强,且副高脊线西伸脊点位置偏北;第二类TC在消亡时低层辐合最弱,且副高脊线西伸脊点位置偏西;第三类TC在生成时纬向风垂直切变最强,且副高脊线西伸脊点位置偏东南。     

一次引发极端降水事件的江淮气旋发生发展分析

利用NCEP0.25°×0.25°再分析数据和多种观测资料,对2017年6月9—10日在苏皖地区引发区域性大暴雨并在江苏数个观测站造成极端降水事件的江淮气旋过程(简称"0609"过程)进行了分析,从气旋的生成、发展、冷暖锋和相当正压性等方面与前一次降水较弱的江淮气旋过程(同年6月5日过程,简称"0605"过程)进行了对比,结论如下:(1)对流层高层正涡度平流及出流区引发高空辐散场,继而导致对流层低层动力减压,是"0609"江淮气旋的启动机制,而"0605"过程对流层低层强盛的暖平流引起的上升运动导致了气旋的生成;(2)对锋生函数的计算表明"0609"过程锋生作用较"0605"过程更强,前者暖锋锋区较后者更为陡立且在一定区域内缓慢移动,暖锋附近及暖区一侧上升运动更强且更为深厚,以上因素直接导致了"0609"过程区域性大暴雨的发生;(3)相对涡度和纬向风0值线的垂直分布表明,"0609"过程气旋在700 hPa以下表现为集中的涡度柱形态,强度较大,系统随高度几近垂直分布,相当正压结构十分明显,而"0605"过程气旋涡度柱仅存在于850 hPa以下,强度较弱,相对涡度和纬向风0值线随高度北倾,斜压性明显;(4)"0609"过程强降水引起的潜热释放通过涡度混合加强了气旋,加强的气旋又增强了降水,降水和气旋之间建立了类似于"CISK"机制的正反馈过程,这可能是"0609"过程气旋表现出较强正压性的原因,说明了江淮气旋发展方式的多样性。     

基于数据挖掘CART算法的区域夏季降水日数分类与预测模型研究

夏季降水日数的准确预测,对于保障农业、运输业、电力等行业的有序进行具有重要现实意义.利用连云港市气象局提供的1951—2012年夏季降水数据对连云港地区的降水日数特征进行分析,难以直观地发现夏季降水日数随时间分布的规律.为进一步探索降水日数的发生规律,结合国家气候中心网站提供的多种气候因子数据,基于CART决策树算法构建了连云港地区夏季降水日数是否偏多与是否偏少的分类与预测模型.该模型可以发现在多种气候因子不同条件下,夏季降水日数是否偏多（偏少）的规律,模型的分类与预测都具有良好的效果.利用52 a的数据样本训练模型,模型的训练准确率为90.38%（86.54%）,再用剩余10 a数据样本检验模型,测试准确率为80%（80%）,并且得到规则集,方便气象业务人员使用以及决策服务人员参考.同时,为降水日数的预测提供了数据挖掘的新思路.     

西北太平洋热带云团发展与两类El Nio事件的联系

利用1982—2009年全球热带云团数据集、NCEP/NCAR再分析资料和英国Hadley中心海温资料,并引入热带云团生成率(Genesis Productivity,GP)来分析EP(Eastern Pacific)El Nio和CP(Central Pacific)El Nio事件与西北太平洋热带云团发展的相关性。研究表明,1)夏秋两季GP与Nio3指数在东南区(SE)均为显著正相关,在西南区(SW)仅秋季呈显著正相关;GP与EMI(El Nio Modoki Index)指数在夏季SE区域为显著正相关,在秋季南中国海(South China Sea,SCS)区呈负相关。2)在EP El Nio年,夏季SE区域的GP增大与低层涡度、高层散度以及低层相对湿度的相对增大一致。夏季SW区域与秋季SE区域的GP增大与有利的高低空配置相关,La Nia年则与之相反。3)在CP El Nio年,夏季SE区域的GP增大伴随着低层涡度和高层散度的增加,同时与充足的水汽及弱风切变相吻合;而秋季SCS区域的GP下降源于正涡度带、正散度带以及水汽带的东移。     

A PREDICTION SCHEME FOR THE PRECIPITATION OF SPR BASED ON THE DATA MINING ALGORITHM AND CIRCULATION ANALYSIS

Based on the 74 circulation indexes provided by National Climate Center of China (hereinafter referred to as NCC) and the 24 indexes compiled by NOAA, the study used the C4.5 algorithm in data mining to establish a decision tree prediction model to predict whether the Spring Persistent Rains (hereinafter referred to as SPR) of 55 years (from 1961 to 2015) is more than the normal, and obtained 5 rules to determine whether the SPR is more than the normal. The accuracy rate of the test set, namely “whether the SPR is more than the normal”, is 98.18%. After evaluating the model by conducting ten 10-fold cross validations to take the average value, the test accuracy rate gained is 84%. There are differences between the three types of years with a SPR more than the normal when it comes to intensity and distribution. In spring, they have respective anomalous 850hPa monthly mean wind fields and water-vapor flux distribution, and 700hPa forms the zone where the vertical speed is anomalously negative. As indicated by the results, the SPR prediction model based on the C4.5 algorithm has a high prediction accuracy rate, the model is reasonably and effectively constructed, and the decision rules take comprehensive factors into consideration. The anomalous rainfall and circulation distribution characteristics obtained based on the decision classification results provide new ideas and methods for the climatic prediction of SPR.     

2006-2015年上海嘉定区气温和降水非均匀分布特征分析

利用上海嘉定区2006-2015年9个自动气象观测站的逐小时观测资料,通过对气温和降水日变化差异、年变化特征、空间分布状况的分析,研究了该地区气温和降水时空非均匀性分布特征。研究结果表明：嘉定区气温和降水日变化存在局地差异和季节差异,日最高气温出现时间在四季中最为集中,而日最低气温出现时间则比较分散;年平均气温呈走低趋势,而年降水量从整体上来说却呈增加趋势;上海嘉定区东南角为气温高值区且降水量相对偏大,中部地区为降水量高值区且气温也相对偏高,而北部降水量偏少且气温偏低,表明嘉定区东南部和中部相对暖湿,而北部偏干冷;气温和降水的标准差空间分布差异大,表明上海嘉定区气温和降水的空间非均匀性特征显著。通过嘉定气温和降水的时空演变规律的揭示,有助于更好地认识小尺度局部区域气候特征,也能为准确认识该地区的极端事件、精细化天气预报及区域气象灾害风险评估提供更加科学的气候变化背景。     

2019年江苏两次江淮气旋暴雨大风过程分析

使用多种观测资料和NCEP0.25°×0.25°再分析资料,对江苏地区2019年3月19-20日(简称"0320"过程)和2019年4月8-9日(简称"0409"过程)两次江淮气旋暴雨大风过程进行分析.结果表明,"0320"过程上升运动和水汽辐合区都位于淮北地区,上升运动呈区域性分布,是"0320"过程产生区域性暴雨的...     

基于决策树算法的江苏省不同区域短时强降水预报研究

采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明：基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。     

江苏沿海“7.26”飑线大风过程诊断模拟分析

利用加密自动观测资料、EAR5 0.25°×0.25°再分析资料、常州和盐城SA天气雷达资料等和基于三维变分技术（3DVAR）的多雷达风场反演技术,并利用WRF数值模式,对2022年7月26日发生在江苏的一次大范围飑线大风过程进行了分析。结果表明：在此次飑线大风过程中,高空出流区辐散、低层低涡切变辐合,上干冷下暖湿的环境并且配合低空西南急流源源不断输送水汽,为对流的触发和组织化发展提供了较好的动力、水汽条件;飑线入海前,不稳定能量、垂直风切变、垂直上升和水汽条件均较好,而飑线入海后,众物理量配置较差,这与飑线在陆上的组织化发展、强度维持及入海后强度减弱的变化对应较好;飑线入海后,底层后侧入流减弱,使得干空气减少,不利于飑线维持,导致海上大风强度减弱。同时,纬向海陆热力差异变小使得海风的强度也逐渐减小,导致风场辐合效果变差,这可能是飑线系统入海减弱和其引发的海上大风风力变弱的原因之一,数值试验成功模拟了减小纬向热力差异会引发飑线对流系统的减弱。