基于支持向量机和FY静止卫星云参数的降水预测技术

摘要：

将支持向量机分类方法应用于降水与非降水的分类预测.选用FY静止卫星反演的云光学厚度、云顶温度、云顶高度、云有效粒子半径作为特征分量,以Micaps 1 h雨量资料作为是否降水的类别标签,建立预测降水与非降水的分类模型,针对安徽地区2008年5-11月资料进行分析.结果显示,降水类的预测准确率在40%～60%,非降水类的预测准确率在90%以上.在分类模型中多加入微波辐射计观测的液水路径特征分量后,所得预测结果对降水类的预测准确率有所提高.通过完善和改进分类模型,预测分类的准确率有望进一步提高,该方法对降水预测有很好的业务应用前景.

关键词：支持向量机、卫星云参数、降水分类预测

所属期刊栏目：34

分类号：P456.1;P412.27(天气预报)

资助基金：气象关键技术集成与应用项目CMAGJ2011M71

在线出版日期：2011-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-63