基于关联规则的灾害天气预测方法研究

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灾害天气,如暴雨、洪涝、龙卷风等,会给人们的生命财产和国民经济建设带来重大的损失。而暴雨等强对流天气与中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,简称MCS)的发生发展密切相关。青藏高原的高海拔和特定地表的动力和热力作用能明显影响到MCS的形成和发展,从而造成长江流域的强降雨天气。然而,由于影响青藏高原上MCS移动的因素十分复杂,因此对中尺度对流系统及其所伴随的强对流天气的研究和预报具有重要的理论意义。 本文利用日本GMS红外辐射亮温(Tbb)资料,运用面积比法以及点模式匹配法对青藏高原上的MCS进行了自动追踪,并对这两种方法的追踪结果进行了比较分析。在此基础上,提取了MCS周边的环境物理量场特征值,进而运用空间数据挖掘中的关联规则建立了高原上MCS东移传播与其环境物理量场之间的数学模型,确立了长江流域暴雨中心周边的环境场特征与暴雨中心暴雨量之间的关系。研究成果对于提高灾害天气预报的准确性,减少因灾害天气所造成的损失具有重要的实践价值。 论文共分六章。第一章对近年来国内外对MCS的研究进展进行了详细的论述,在此基础上,提出了论文的研究思路。第二章阐述了空间数据挖掘中关联规则的主要原理。第三章主要介绍了基于点模式匹配的MCS的自动追踪方法,在此基础上,得到了1999-2000年6-8月各月MCS的移动路径、大小、强度、活动区域及生命史等信息,并将点模式匹配法与传统面积比法的追踪结果进行了比较分析。第四章运用空间关联规则研究了高原上东移的MCS与其环境物理量场之间的关系,揭示了影响高原上MCS移动传播的环境场条件,进而以地理信息系统软件为平台,构建了1999-2000年夏季高原上MCS及其周边环境物理量场的时空数据库。第五章运用空间关联规则提取了长江流域暴雨中心周边的环境场特征,揭示了暴雨发生的环境场条件。第六章对论文的研究成果进行了概括和总结。
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