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1. 2012年庆阳市一次短时大暴雨的诊断

路亚奇，王　建，焦美龄

干旱气象 DOI: 10． 11755/j． issn． 1006 －7639(2013) －03 －0542

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2. 利用产品对庆阳极端气温释用效果分析

吴爱敏, 路亚奇, 李祥科, 张洪芬, 徐　燕

J4 2009, 27 (3): 288-293.

摘要（1487）

PDF（pc）（796KB）（2187）

利用CMSVM的回归方法,用2003~2007年的欧洲数值预报格点资料和庆阳市8个自动站极端气温资料建立最高最低气温预报模型。2008年业务运行效果检验评估表明: 5 d最高、最低气温综合平均预报准确率达到64%和71%,对实时业务有较好的指导作用。最高、最低气温准确率随着预报时效的延长效果降低,最低比最高气温的预报准确率高。最低气温预报效果春夏季好于秋冬季,最高气温相反。最高、最低气温绝对误差和平均误差都预报时效的延长增大,最高比最低气温平均绝对误差大,二者的平均误差接近,均为正值,预报值具有偏高的倾向。对9月明显变化过程的评估表明,最高最低气温预报与实况演变的趋势相似。

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3. 支持向量机方法在冰雹预报中的应用

吴爱敏, 郭江勇, 张洪芬, 路亚奇

J4 2005, 23 (4): 41-45.

摘要（1300）

PDF（pc）（269KB）（1567）

支持向量机(Support Vector Machine、简称SVM)方法是近年发展起来的一种新的统计学习理论方法，本文通过对这一方法的学习，总结陇东主要降雹的环流形势特点，利用这一新方法对冰雹分类预报进行了探讨，经检验，效果较好。并与传统的天气分型后制作预报模式进行了比较，验证了SVM方法不需要进行天气分型，这样总样本数多，建立的预报模型效果好。这为基层台站制作天气预报模式提供了一种新方法和新思路。

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