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    188宝金博页面版: 贝叶斯分类法在MCS移动路径预测中的应用

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    内容提示： 第 ９卷 第 ２期２００７年 ４月地 球 信 息 科 学ＧＥＯ－ Ｉ ＮＦ ＯＲＭＡ Ｔ Ｉ ＯＮＳ ＣＩ ＥＮＣＥＶｏ ｌ ．９ ， Ｎｏ ．２Ａ ｐ ｒ ｉ ｌ ， ２００７收稿日期：２００６－ ０１－ ０２； 修回日期： ２００６－ ０７ － ０２．资助项目： 国家自 然科学基金资助项目 （ ４ ０３７ １０８０）， 188宝金博页面版部重点基金资助项目 （ １０４ ０８３）， 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室资助项目 （ ＷＫＬ（ ０３） ０１０３）， 188宝金博页面版部留学回国人员基金资助。作者简介： 郭雅芬（ １９ ８１－ ）， 女， 山西省平遥人， 硕士研究生， 主要从事空间数据挖掘的研究。 Ｅ－ ｍａ ｉ ｌ ： ｇ ｉ ｒ ｌ ｙ ａ ｆ ｅ ｎ ＠ｓ ｏ ｈ ｕ ．ｃ ｏ ｍ贝叶斯分类法在 ＭＣＳ移动路径预测中的应用郭雅芬， 过仲阳， 苏君毅， 戴晓燕（ 华东师范大学 地理信息科学188宝金博页面版部重点实验室， 上海 ２０００６２）摘要： 长江流域上出 现的致洪大暴雨与青藏高原上中尺度对流系统（ Ｍｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ａ ｌ ｅＣｏ ｎ ｖ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅＳ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， 简称 ＭＣＳ ）...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：16 | 上传日期：2015-03-15 14:44:24 | 文档星级：
    第 ９卷 第 ２期２００７年 ４月地 球 信 息 科 学ＧＥＯ－ Ｉ ＮＦ ＯＲＭＡ Ｔ Ｉ ＯＮＳ ＣＩ ＥＮＣＥＶｏ ｌ ．９ ， Ｎｏ ．２Ａ ｐ ｒ ｉ ｌ ， ２００７收稿日期：２００６－ ０１－ ０２； 修回日期： ２００６－ ０７ － ０２．资助项目： 国家自 然科学基金资助项目 （ ４ ０３７ １０８０）， 188宝金博页面版部重点基金资助项目 （ １０４ ０８３）， 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室资助项目 （ ＷＫＬ（ ０３） ０１０３）， 188宝金博页面版部留学回国人员基金资助。作者简介： 郭雅芬（ １９ ８１－ ）， 女， 山西省平遥人， 硕士研究生， 主要从事空间数据挖掘的研究。 Ｅ－ ｍａ ｉ ｌ ： ｇ ｉ ｒ ｌ ｙ ａ ｆ ｅ ｎ ＠ｓ ｏ ｈ ｕ ．ｃ ｏ ｍ贝叶斯分类法在 ＭＣＳ移动路径预测中的应用郭雅芬， 过仲阳， 苏君毅， 戴晓燕（ 华东师范大学 地理信息科学188宝金博页面版部重点实验室， 上海 ２０００６２）摘要： 长江流域上出 现的致洪大暴雨与青藏高原上中尺度对流系统（ Ｍｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ａ ｌ ｅＣｏ ｎ ｖ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅＳ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， 简称 ＭＣＳ ）的东移密切相关。 为了揭示高原上 ＭＣＳ的移动与其周围环境物理量场之间的关系， 本文利用 １９ ９ ８年 ６～ ８月 的日 本地球静止气象卫星（ ＧＭＳ ）探测的逐时红外辐射亮温资料（ Ｔ ｂｂ）， 并结合国 家气象中 心高分辨率有限区域分析预报系 统（ ＨＬ Ａ Ｆ Ｓ ）产品中的数值格点预报值， 构建了 ＭＣＳ环境场特征值数据库。 据在 ４ ００ｈ Ｐ ａ和 ５００ｈ Ｐ ａ两个层面上， 分别运用朴素贝 叶斯分类法对 ＭＣＳ周边环境物理量特征数据集进行训练并预测， 结果表明 ， 贝 叶斯分类法能有效地运用于预测 ＭＣＳ的移动路径。关键词： 青藏高原； 中尺度对流系统； 贝 叶斯分类１ 引 言我国是自 然灾害频繁发生的国家， 其中由 暴雨等灾害性天气造成的洪涝灾害是威胁我国国 民经济和人民生命财产安全的主要灾害之一［ １］。 近年来研究表明［ ２ ￣ ６ ］， 长江流域历次出现的致洪大暴雨与青藏高原上中尺度对流系统（ ＭＣＳ ）的东移密切相关，因此， 探讨 ＭＣＳ移动和传播规律对于暴雨等灾害性天气的准确预报具有重要的现实意义。为探讨暴雨发生的物理成因、 提高灾害性天气的预报能力 ， 近年来， 一些学者及专家正试图运用空间数据挖掘技术从海量的气象云图数据中提取隐含的、 有用的信息和模式。 例如， 何婧等人［ ７ ］利用１９ ６１年 １月 至 １９ ９ ７年 １２月 云南省气象数据提出了一种基于项目 序列集的空间关联规则挖掘算法，并运用 这一算法研究了 影响云南省年降雨量的因素， 得到了较好的结果。 方兆宝［ ８ ］等人利用 １９ ９ ８年夏季青藏高原逐时红外遥感云图及高分辨率有限区域数值预报资料， 运用空间数据挖掘中的相关分析技术对青藏高原 ＭＣＳ的移动与其周围物理量之间的关系进行了 研究， 表明 有 ６个物理量（ 位势高度、 涡度、 散度、 水汽通量散度、 垂直速度、Ｋ指数）与 ＭＣＳ形状密切相关。 过仲阳［ ９ ］等人利用 １９ ９ ８年夏季日 本地球静止气象卫星（ ＧＭＳ ）记录的红外辐射亮温资料， 运用空间数据挖掘中的决策树方法建立了 移出 高原的 ＭＣＳ与其环境物理量场之间 的 关系， 结果表明， 利用该法来预测 ＭＣＳ未来的移动路径是切实可行的。由 于影响 ＭＣＳ形成及移动的原因 十分复杂，为揭示 ＭＣＳ的移动与其周围环境物理量之间的密切关系， 以预测 ＭＣＳ的移动， 本文利用 １９ ９ ８年 ６～ ８月 的日 本地球静止气象卫星（ ＧＭＳ ）探测的逐时红外辐射亮温资料（ Ｔ ｂｂ）， 并结合国家气象中心高分辨率有限区域分析预报系统（ ＨＬ Ａ Ｆ Ｓ ）产品中的数值格点预报值， 运用数据挖掘技术中的贝叶斯分类方法，对 ＭＣＳ的移动方向进行了预测和研究。２ 数据采集、 分析与预处理２．１数据采集本文所用数据来源于 １９ ９ ８年 ６￣ ８月 日 本地球静止气象卫星（ ＧＭＳ ）云顶黑体辐射温度 （ Ｔ ｂｂ） 资料以及国家气象中心高分辨率有限区域数值预报系统中的数值格点预报值（ ＨＬ Ａ Ｆ Ｓ ）资料。 其中，Ｔ ｂｂ数据的水平分辨率为 ０．５°（ 经）× ０．５°（ 纬）， 时间分辨率为１ｈ ；ＨＬ Ａ Ｆ Ｓ物 理 量 场 格 点 值 的 水 平 分 辨 率 为 １°

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