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J-GLOBAL ID：201702236354356427   整理番号：17A0293147

落雷モニタリングデータの統計とマイニング分析【JST・京大機械翻訳】

Statistical and Mining Analysis of Lightning Detection Data in Power Grid

著者 (6件)： Gu Shanqiang (NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute)) ,  Wang Jian (State Grid Corporation of China) ,  Feng Wanxing (NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute)) ,  Wang Pei (NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute)) ,  Wang Haitao (NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute)) ,  Guo Juntian (NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute))
資料名： Gaodianya Jishu  (Gaodianya Jishu)
巻： 42  号： 11  ページ： 3383-3391  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2121A  ISSN： 1003-6520  CODEN： GAJIE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 落雷観測網は大量の雷データを蓄積し、雷の特徴を研究し、獲得するために、統計分析、データマイニング及び近年の大データ分析方法を用いて、2005年から2014年までの10年間の雷監視データについて分析した。分析結果は以下を示す。全国の10年の合計は落雷回で、正極性比率は全体的に上昇傾向を示し、平均は7.50%であった。各地域の雷活動の差異は比較的大きく、総数は南方で最も高く、落雷密度は東部で最も高く、全国の平均落雷密度は1.33回/(KM~2A)である。雷電流振幅の10年間の分布法則は比較的に近く、累積確率分布曲線のA、B値は31.33KAと2.76であり、国際上のIEEEとCIGREの推薦値と非常に近い。武漢市と杭州市の雷と降水量の相関分析を行った。2つのピークはほぼ一致し,月の分布は個別の年以外に強い相関を示した。2つの町の雷の正の比率は降水量の相関と一致し,個別の年の間には正の相関があった。平均電流と降水量武漢の相関性、杭州は個別年度以外にも相関性がある。落雷モニタリングデータに基づき,大気電場,衛星雲画像,気象レーダデータを統合し,データマイニング技術を用いて雷雨の傾向を予測し,落雷警報を実現した。具体的用例は,早期警報時間が10~30分であり,早期警報の平均空間誤差が5~15KMであり,早期警報効率が75%~85%であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  データ解析 ,  気象レーダ ,  観測網 ,  統計解析 ,  電場 ,  確率分布 ,  雷雨 ,  降水量 ,  データマイニング ,  IEEE ,  *落雷
準シソーラス用語： データマイニング技術 ,  相関分析 ,  雷撃電流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： lightning detection ,  detection data ,  data mining ,  cloud-ground lightning density ,  lightning current ,  cumulative probability ,  precipitation amount ,  lightning warning

分類 (3件)： 放電一般  (BJ03010I) ,  予防医学一般  (GB01010B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 落雷 ,  モニタリング ,  統計 ,  分析