| 基于Bayes判别法的霜生自动化观测模型探讨 |
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| 引用本文： | 华连生,温华洋,朱华亮,张正铨. 基于Bayes判别法的霜生自动化观测模型探讨[J]. 气象, 2015, 41(8): 964-969 |
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| 作者姓名： | 华连生 温华洋 朱华亮 张正铨 |
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| 作者单位： | 安徽省气象信息中心，合肥 230031,安徽省气象信息中心，合肥 230031,安徽省气象信息中心，合肥 230031,中国科学技术大学数学学院，合肥 230022 |
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| 基金项目： | 安徽省气象科技发展基金(KM201405)资助 |
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| 摘 要： | 利用安徽砀山气象站的2001—2013年冬半年(10月至次年4月)的观测资料，探讨霜生与气温、地温、水汽压和风速等气象要素的相关性，并基于Bayes判别方法，采用逐步判别分析，建立多套霜生自动判别模型。结果表明：(1)霜是否出现与日最低及夜间不同观测时次的气温、地表温度显著相关，当夜间气温或地表温度越低，低于霜点的可能性越大，结霜的可能性也越大。(2)通过回算性检验和独立样本的预报性检验，基于Bayes判别法的霜生模型，对霜未发生的平均判别准确率达到86.5%，对霜发生的平均判别准确率达到92.7%，其中用日最低地温、当日07时水汽压和当日07时风速所建立的三要素模型最优，对霜发生的判别准确率可达到90%以上。因此，可以将Bayes霜生判别模型与图像识别技术相结合应用于霜的自动化观测。
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| 关 键 词： | 霜生， Bayes判别分析， 自动化观测 |
| 收稿时间： | 2014-06-09 |
| 修稿时间： | 2015-02-27 |
Automated Observation Model for Frost Based onBayes Discriminant Method |
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| HUA Liansheng,WEN Huayang,ZHU Hualiang and ZHANG Zhengquan. Automated Observation Model for Frost Based onBayes Discriminant Method[J]. Meteorological Monthly, 2015, 41(8): 964-969 |
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| Authors: | HUA Liansheng WEN Huayang ZHU Hualiang ZHANG Zhengquan |
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| Affiliation: | Anhui Meteorological Information Centre, Hefei 230031,Anhui Meteorological Information Centre, Hefei 230031,Anhui Meteorological Information Centre, Hefei 230031 and School of Mathematics, University of Science and Technology of China, Hefei 230022 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | frost occurrence Bayes discriminant analysis automatic observation |
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