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基于耿贝尔—线性矩和K-Means算法的短时强降水等级划分研究

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  • 万方数据
短时强降水地域特点突出,致灾性强,是气象防灾减灾的重点和难点.本文基于1951-2021年国家气象观测站逐小时降水资料,采用耿贝尔—线性矩法拟合2215个国家气象观测站的1 h、3 h、6 h短时强降水的重现期分布,统计显示99％以上的国家气象观测站分布函数通过0.05显著性检验;同时,根据我国防洪标准、室外排水设计规范及中央气象台山洪预警等标准,将短时强降水按照重现期2 a、20 a、50 a、100 a划分为一般、较强、强、特强四个等级.然后,采用K-Means算法,应用耿贝尔函数的位置参数和尺度参数、短时降水的百分位值和极值等变量聚类,将我国划分为三个短时强降水区,量化了三个区的短时强降水等级并应用2019-2021年70490个区域自动观测站和国家气象观测站监测统计验证了合理性.研究成果可以满足气象业务应用需求,也为气象监测、预报预警和影响评估提供技术支撑.
Research on classification of short-duration heavy rain based on Gumbel—Linear Moment and K-Means algorithm

Gumbel—Linear moment methodK-Means algorithmShort-duration heavy rainReturn periodScale

王莉萍、王韫喆、向欣、孙贺、连治华

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国家气象中心,北京 100081

耿贝尔—线性矩法 K-Means算法 短时强降水 重现期 等级

国家重点研发计划国家重点研发计划&&中国气象局决策专项

2019YFC15102042020YFE020190020211184-T-416JCZX2023017

2023

10.6038/cjg2022Q0317

地球物理学报
中国地球物理学会 中国科学院地质与地球物理研究所

地球物理学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：3.703
ISSN：0001-5733
年,卷(期)：2023.66(8)
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