基于改进YOLO的雷暴大风智能识别算法在广东效果评估
戴金1
兰宇2
唐思瑜1
张阿思1
1.广东省气象台,广东 广州 5106402.广东省气象台,广东 广州 510640;中国气象局龙卷风重点开放实验室,广东 广州 528000
摘要：为评估广东省气象台业务运行的雷暴大风智能识别算法(YOLO)对高致灾性极端雷暴大风事件的识别能力及其对全省雷暴大风预警业务的支撑能力,基于2023-2024 年广东省加密自动气象站极大风、闪电定位和雷达观测数据,对该识别算法开展应用评估,结果表明:在连续两年业务应用中,雷暴大风识别命中率高于0.900、虚警率低于0.450,临界成功指数高于0.520;对不同强度雷暴大风,算法整体表现稳定,对极端大风的识别命中率达到0.941,临界成功指数达到0.521;对不同天气型下的雷暴大风,算法均有良好的识别能力,且对系统性雷暴大风的识别效果更佳.
关键词：雷暴大风智能识别算法效果评估
分类号：P45(天气预报)
资助基金：广东省气象局科学技术研究项目(GRMC2024Z02)广东省社会发展科技协同创新体系建设项目(2024Al111120024)
论文发表日期：2025-10-20
在线出版日期：2025-10-30（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 81-84,90 )