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基于决策树算法的鄂东地区冰雹识别技术

冰雹；决策树算法；湿球温度高度；检验评估

冰雹是对流性天气常见的灾害之冰雹是对流性天气常见的灾害之一，雷达是冰雹识别强有利于的工具，为克服现有方法主观性强、特征量阈值不明确以及虚警率高的缺点，探究机器学习算法用于冰雹识别的可行性，基于决策树算法利用近7年鄂东地区冰雹灾情资料、武汉多普勒天气雷达以及探空数据，将湿球温度高度引入到冰雹识别的因子中，并根据命中率、虚警率和临界成功指数定量评估其识别能力，结果表明：仅包含回波强度的决策树（强度决策树）和包含回波强度和湿球温度高度的决策树（强度-高度决策树）均能有效识别冰雹，强度-高度决策树的命中率、临界成功指数较强度决策树均小幅提高，虚警率则明显降低；强度决策树识别冰雹的关键因子为组合反射率因子，底层多为0.5°和1.5°仰角的反射率因子，而强度-高度决策树的关键因子为0.5°仰角的反射率因子，底层多为风暴的整体强度属性；个例分析显示强度-高度决策树减少了湿球温度，尤其是湿球0℃高度较高时的虚警次数，展现出良好的应用前景。