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A Novel Tornado Detection Algorithm Based on XGBoost
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AI
DOI：10.3390/rs17010167.png)
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摘要
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龙卷风是表现出局部性和突发性的强对流天气。天气雷达被广泛认为是监测龙卷风和发布早期预警的最有效工具。双极化更新显著提高了龙卷风预测和预报能力。本文提出了一种基于XGBoost的创新龙卷风检测算法，该算法适用于双极化雷达数据，自2019年以来已在中国升级并投入使用，并已应用于中国气象局龙卷重点开放实验室。该算法使用了与速度属性、反射率、速度谱宽、差分反射率和相关系数相关的特征，以实现实时龙卷风检测。实验评估表明，所提出的算法显著提高了龙卷风检测率和提前时间。与基于多普勒天气雷达数据的传统TDA-RF算法相比，TDA-XGB算法引入了双极化参数（如差分反射率和相关系数），有效提高了龙卷风识别性能。此外，TDA-XGB算法结合人工智能辅助学习，优化了基于龙卷涡旋特征（TVS）和龙卷碎屑特征（TDS）的传统算法，进一步提高了检测效果。此外，该算法在龙卷风的生成和发展过程中提供分类概率，从而支持预报员在预测和发布及时龙卷风预警方面的努力。
Keyword:
dual-polarization radar
tornado
detection
XGBoost
期刊
IF:
4.1
论文数:
7.6K
被引数:
15.1W
机构
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