基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

作     者：杨倩 秦莉 高培 张涛 张瑞波 YANG Qian;QIN Li;GAO Pei;ZHANG Tao;ZHANG Ruibo

作者机构：中国气象局气象干部培训学院新疆分院新疆乌鲁木齐830013 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所新疆乌鲁木齐830002 

出 版 物：《沙漠与绿洲气象》 (Desert and Oasis Meteorology)

年 卷 期：2024年第18卷第1期

页      面：89-95页

学科分类：07[理学] 070601[理学-气象学] 09[农学] 0706[理学-大气科学] 0904[农学-植物保护] 

基　　金：国家自然科学基金(42375054,41805130) 新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(2022E01045) 新疆维吾尔自治区天山英才计划(2022TSYCCX0003) 中国气象局气象高层次科技创新人才计划 

主　　题：新疆 雪灾 最大积雪深度 RBF神经网络 预测 

摘      要：基于建立的雪灾灾损指数,确定新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县(市),包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度。结果表明:该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。