基于支持向量机和FY静止卫星云参数的降水预测技术
刘建朝1
周毓荃2
1.南京信息工程大学大气物理学院,南京,2100144;中国气象科学研究院,北京,1000812.中国气象科学研究院,北京,100081
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
分类号：P456.1(天气预报)P412.27(大气探测（气象观测）)
资助基金：气象关键技术集成与应用项目(CMAGJ2011M71)
论文发表日期：2011-03-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 59-63 )
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