基于三种聚类算法的雷暴系统识别效果对比研究

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摘 要：为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果，进一步提高雷电临近预报能力，本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据，利用基于密度的空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN）、快速搜索和查找密度峰聚类（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks，CFSFDP）以及改进的快速搜索和查找密度峰聚类（Ex-tended Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks，E_CFSFDP）三种聚类算法，对2018年9月21日19∶15—20∶57（北京时）发生在（114°—117°E、27°—30°N）区域的一次雷暴过程进行了聚类识别计算，探讨了三类聚类算法在雷暴系统识别中的差异。（剩余21215字）