基于降水极端预报指数的福建台风极端降水预报研究

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应用1961-2017年中国气象局热带气旋最佳路径数据集、国家地面气象观测站日降水观测资料和2015年8月-2017年12月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统降水极端预报指数(EFI)数据,根据百分位法定义台风影响期间福建省各站点的台风极端降水阈值,采用最小阈值法剔除台风极端降水时EFI箱线图中的异常值,保留最小值作为台风极端降水EFI阈值,建立基于EFI阈值的台风极端降水预报方法。用该方法分别对2015年8月-2017年12月和2018年登陆或影响福建台风进行台风极端降水回报和预报试验,采用
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为深入研究激活函数的作用机制,探讨优良激活函数应具备的性质,以提高卷积神经网络模型的泛化能力,文章综述了激活函数的发展,分析得到优良激活函数应具备的性质。激活函数大体可分为“S型”激活函数、“ReLU型”激活函数、组合型激活函数、其他类型激活函数。在深度学习发展初期,“S型”激活函数得到了广泛应用。随着网络模型的加深,“S型”激活函数出现了“梯度消失”问题。ReLU激活函数的出现缓解了这一问题,但ReLU负半轴“置0”则引入了“神经元坏死”的问题。随后出现的改进激活函数大多基于ReLU负半轴进行改动,以缓