自组织神经网络算法在宁夏暴雨天气分型中的应用

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自组织神经网络算法在宁夏暴雨天气分型中的应用

邵建;闫军;裴晓蓉;胡文东;代刊

【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2018(036)005

【摘要】利用自组织神经网络算法(SOMs),对1961—2017年宁夏55次典型暴雨过程的500 hPa环流场进行分型,总结每种类型的环流特征,并结合实况,计算暴雨发生概率.结果表明,SOMs算法可以成功实现宁夏暴雨的分型.影响宁夏的暴雨基本可分为蒙古冷涡型、平直气流型、河西低槽型和两高夹击型4种类型.其中,蒙古冷涡型最易产生暴雨,两高夹击型不易产生暴雨.在4种分型中,蒙古冷涡型和平直气流型的分型效果较好.对2016—2017年汛期13次典型暴雨反算分型,发现其分型准确率达84.6％.

【总页数】6页(P852-857)

【作者】邵建;闫军;裴晓蓉;胡文东;代刊

【作者单位】中国气象局旱区特色农业气象重点实验室,宁夏银川 750002;宁夏气象台,宁夏银川 750002;宁夏气象防灾减灾重点实验室,宁夏银川 750002;宁夏气象台,宁夏银川 750002;中国气象局旱区特色农业气象重点实验室,宁夏银川 750002;宁夏气象防灾减灾重点实验室,宁夏银川 750002;成都信息工程大学大气科学学院,四川成都 610225;国家气象中心,北京 100081 【正文语种】中文【中图分类】P456

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