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J-GLOBAL ID：202002214837757114   整理番号：20A1726690

山東半島のひょう予測におけるランダム森林アルゴリズムの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of random forest algorithm in hail forecasting over Shandong Peninsula

著者 (7件)： Yao Han (Weather Modification Office of Qingdao Municipal People’s Government, Qingdao 266003, China) ,  Yao Han (Qingdao Meteorological Disaster Prevention Engineering Technology Research Center, Qingdao 266003, China) ,  Li Xiaodong (College of Oceanic and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China) ,  Pang Huaji (Qingdao Meteorological Disaster Prevention Engineering Technology Research Center, Qingdao 266003, China) ,  Sheng Lifang (College of Oceanic and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China) ,  Sheng Lifang (Key Laboratory of Physical Oceanography, Ocean University of China, Qingdao 266100, China) ,  Wang Wencai (College of Oceanic and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)
資料名： Atmospheric Research  (Atmospheric Research)
巻： 244  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0540A  ISSN： 0169-8095  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： h予報の精度を改善するために,本研究は山東半島における h同定と予測におけるランダム森林(RF)アルゴリズムを適用した。1998年から2013年までの山東半島の41の気象観測所のail観測データを使用した。RFアルゴリズムに基づく0-6h範囲を有する h予測モデルを,同じ期間の中-Range気象予報のための欧州センターの再解析データによって計算した対流指数と関連物理量を用いて構築した。モデルはRFアルゴリズム(平衡RF)内のアンダーサンプリングによって構築して,交差確認を採用して最適予測確率を選択した。交差検証は,高いシミュレーション精度,安定した適合効果,および小さい平均一般化誤差を示した。平衡RFの性能を2014年から2018年までの独立したデータサンプルによって試験し,優れた結果を示した。2013年6月13日の気象過程に関する試行報告は,このモデルが h落地域の同定に有効であり,全ての h駅と h災害の発生時間を予測できることを示した。RFアルゴリズムは熱因子に焦点を合わせる。選択した因子の物理的意味は明確であり,主観的予測と一致した。揚力指数,Sowalter安定性指数,および全指数のような熱因子の閾値を,Shandong半島の h嵐予測の参照として利用することができる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  対流 ,  計算機シミュレーション ,  天気予報 ,  揚力 ,  気象 ,  測候所 ,  *ひょう ,  鉄道駅 ,  ヨーロッパ ,  *半島 ,  予測モデル
準シソーラス用語： アンダーサンプリング ,  再解析データ ,  最適予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ひょう予測 ,  ランダムフォレストアルゴリズム ,  気象因子

分類 (2件)： 天気予報  (DC05020O) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 半島 ,  ひょう ,  予測 ,  森林 ,  アルゴリズム