【摘 要】
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本文利用2002～2005年8月WRF区域数值预报产品和单站历史观测资料，计算和选取与雷暴发生相关性较高且相互之间独立性较好的预报因子，采用贝叶斯分类判别方法，建立了我国东南沿海地区各单站朴素贝叶斯分类器(N-Bayes)和贝叶斯判别准则(D-Bayes)两个雷暴有无预报模型，并利用2006年8月资料对预报模型进行了试报和检验。结果表明：各单站两种预报模型24～48h间所有时次的雷暴预报CSI平均
【机 构】
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解放军理工大学气象学院,南京 211101 解放军66393 部队,保定 071000
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本文利用2002～2005年8月WRF区域数值预报产品和单站历史观测资料，计算和选取与雷暴发生相关性较高且相互之间独立性较好的预报因子，采用贝叶斯分类判别方法，建立了我国东南沿海地区各单站朴素贝叶斯分类器(N-Bayes)和贝叶斯判别准则(D-Bayes)两个雷暴有无预报模型，并利用2006年8月资料对预报模型进行了试报和检验。结果表明：各单站两种预报模型24～48h间所有时次的雷暴预报CSI平均分基本稳定在0.4左右，两种预报模型在10个单站的CSI平均分分别为0.4578和0.4326。对各单站建立起的两种预报模型的预报效果进行比较，发现两者CSI评分接近，趋势相同，D-Bayes在预报效果上要略优于N-Bayes，试验初步说明,贝叶斯分类判别方法在雷暴释用预报中,有着较好的应用前景。
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