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摘要
天气预报数据具有相似度高、关联性强的特点，导致挖掘和分类的误差识别难度较大。为此提出新的天气预报数据误差识别方法。将雷达回波图划分为多个小空间区域，求解得到各空间的回波光流场。通过整合得到多普勒天气雷达测得的整个雷达回波光流场。利用解得的实际与预报回波相关系数，定量描述数据误差相关性，结合平均绝对误差与探测概率指标，定性补充预报数据误差分析结果。将预报数据误差的识别转换为数据挖掘与分类问题，以监督决策树理念为基础，建立误差识别模型。仿真以降水强度、位置以及形态展开误差识别检验。通过对错误、缺漏识别次数与识别时间等指标的验证，证明了所设计模型具有较高的误差识别精度，且短时预报的误差识别实时性较强。
- 出版日期2023
- 单位山西大同大学
