基于決策樹方法的熱帶云團發(fā)展分類及關鍵因子挖掘研究.pdf

1、熱帶云團(Tropical Cloud Cluster，TCC)如何發(fā)展成熱帶氣旋(TropicalCyclone，TC)及其氣候特征的研究對TC生成預報至關重要，但與其生成后的研究相比，TCC發(fā)展規(guī)律的研究較少。數據挖掘是一種新的數據分析技術，過去預測TC生成的統(tǒng)計方法普遍缺乏捕獲規(guī)律的能力，而數據挖掘能夠揭示數據中隱藏的規(guī)律，利用其對數據的分析能力建立分類預測模型并結合TC生成的動力學理論從中提取有用的信息，為TC生成研究提供新思路

2、。
　　本文利用決策樹算法對TCC是否發(fā)展成TC進行分類預測，并從算法中提取影響TCC發(fā)展的關鍵因子，得到以下結論:
　　(1)將TCC能否發(fā)展成為TC抽象為二元分類問題，使用CART和C4.5算法根據TC生成前24小時TCC數據對西北太平洋TC生成情況進行預測，并與判別分析的預測結果進行對比。結果表明C4.5算法比CART算法、判別分析的預測準確率高，其訓練集準確率為85.69％，測試集為85.03％，能夠較好地區(qū)分發(fā)展類

3、與不發(fā)展類TCC的環(huán)境場特征。
　　(2)決策樹算法發(fā)現925hPa散度和700hPa相對渦度是區(qū)分發(fā)展與不發(fā)展TCC非常重要的環(huán)境場因子。進一步分析環(huán)境場發(fā)現，兩類TCC的中低層相對渦度、低層與高層散度有顯著差異，TCC發(fā)展十分依賴相對渦度和散度的配合。此外，算法還發(fā)現西北太平洋不同區(qū)域的TCC發(fā)展有很大的差異，西北太平洋不同區(qū)域熱帶云團生成率（Genesis Productivity，GP）的統(tǒng)計結果表明，NW(Northwe

4、stern)區(qū)域的GP最高，SE(Southeastern)區(qū)域GP域最低。
　　(3)決策樹算法中，海溫是TCC發(fā)展的重要判斷條件。夏秋季發(fā)展與不發(fā)展類TCC所處海溫環(huán)境差異不顯著，大氣環(huán)境因子是影響其發(fā)展的主要因素，海溫異常造成的大氣環(huán)流場異常變化會對TCC發(fā)展產生重要影響。將GP分別與Ni(n)o3和EMI指數進行相關分析，結果表明夏秋兩季GP與Ni(n)o3指數在SE區(qū)均顯著正相關，在SW(Southwestern)區(qū)僅夏