一种雷电预测方法技术

本发明专利技术公开了一种雷电预测方法，包括如下步骤：获取待预测区域的基础气象参数；基于待预测区域的高阶气象参数，计算与雷电相关的高阶气象参数；获取待预测区域的雷电定位观测数据，并将雷电定位观测数据进行网格化处理；基于随机森林算法，计算各高阶气象参数与雷电的相关程度，并选取出与雷电相关程度最高的高阶气象参数；基于预报时效和预报时次，利用XGBoost算法建立预报模型；基于待预测区域的高阶气象参数，利用预报模型对雷电的空间分布和发生概率进行预测。

A lightning prediction method

【技术实现步骤摘要】
一种雷电预测方法
本专利技术涉及防灾减灾
，尤其涉及一种雷电预测方法。
技术介绍
雷电发生时常伴有闪电和雷鸣，也被称为闪电，是一种极为壮观而又具有极强破坏性的自然现象。雷电的产生位置多是在对流过程激烈的积雨云中，或者是在带电雷云和地面突出物之间。雷电过程的发生和发展是大气运动和地球磁场等诸多自然条件和物理条件综合作用的结果。作为一种强放电现象，雷电发生过程中的电流值可达上万安培。而且，雷电的瞬时电压也很高，能达到几百万伏特，所以说一个中低等强度雷暴的功率就可达到一千万瓦左右，这一数量与一座小型核电站的输出功率相当。因此，雷电释放的能量巨大，其瞬时破坏性极强，因而也引起了广泛的关注，在“联合国国际减灾十年”被列为“十种最为严重的自然灾害之一”。所以，为了有效地降低雷电灾害对经济社会发展的影响，避免重大人员伤亡和经济损失事故的发生，进行雷电预警是十分重要的。雷电预警是国家灾害性天气预报不可或缺的一部分，提高其准确性和预报服务的水平，这与全社会的发展以及各行业和人民生活的安全息息相关。常见的雷电预报预警方法主要为雷达数据外推、数值模式直本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种雷电预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：获取待预测区域的基础气象参数；/nS2：基于待预测区域的高阶气象参数，计算与雷电相关的高阶气象参数；/nS3：获取待预测区域的雷电定位观测数据，并将雷电定位观测数据进行网格化处理；/nS4：基于随机森林算法，计算各高阶气象参数与雷电的相关程度，并选取出与雷电相关程度高的高阶气象参数；/nS5：基于预报时效、预报时次以及与雷电相关程度高的高阶气象参数，利用XGBoost算法建立预报模型；/nS6：基于待预测区域的高阶气象参数，利用预报模型对雷电的空间分布和发生概率进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种雷电预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取待预测区域的基础气象参数；
S2：基于待预测区域的高阶气象参数，计算与雷电相关的高阶气象参数；
S3：获取待预测区域的雷电定位观测数据，并将雷电定位观测数据进行网格化处理；
S4：基于随机森林算法，计算各高阶气象参数与雷电的相关程度，并选取出与雷电相关程度高的高阶气象参数；
S5：基于预报时效、预报时次以及与雷电相关程度高的高阶气象参数，利用XGBoost算法建立预报模型；
S6：基于待预测区域的高阶气象参数，利用预报模型对雷电的空间分布和发生概率进行预测。


2.根据权利要求1所述的雷电预测方法，其特征在于，所述基础气象参数包括待预测区域不同高度层的温度、湿度、露点、涡度、气压、对流降水量、非对流降水量、对流有效位能以及雷达反射率。


3.根据权利要求1所述的雷电预测方法，其特征在于，所述高阶气象参数包括A指数、K指数、沙氏指数以及强天气威胁指数。


4.根据权利要求1所述的雷电预测方法，其特征在于，在步骤S3中，将雷电定位观测数据进行网格化处理是指利用格点化方法，将雷电定位观测数据转换为与基础气象参数具有相同经度、纬度以及分辨率的网格化数据。


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【专利技术属性】
技术研发人员：方玉河，李健，王钊，陈玥，吴大伟，陶汉涛，许远根，陈扬，张磊，林卿，姜志博，高攀，李旺，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42