摘要：利用閃電定位儀資料分析了2010-2016年寧波市雷電的時空分布特征,根據雷電強度將6-9月雷電分為一般雷電和強雷電兩組,結合NCEP再分析資料計算對流參數,運用GA-BP神經網絡和費歇判別模型對雷電潛勢預報進行分類方法探討。結果表明:寧波年平均地閃次數為43223次,其中負地閃占比達95.2%;地閃的月際變化和日變化均呈單峰型,6-9月和14-19時分別為地閃次數最多的月份和時段;寧波雷電活動表現出一定的地域性,主城區以及海拔較高的奉化和寧海的西部山區是總地閃密度較大的區域。選擇CAPE等4個對流參數參與建模,評估結果顯示GA-BP預報準確率為71.60%,臨界成功指數為56.60%,空報率和漏報率都在27%左右,模型表現出一定的預報技巧,并且該模型預報效果優于費歇判別模型。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
