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摘要
为深入挖掘VLF/LF三维闪电监测网在雷电临近预警中的应用效益，提出一种基于VLF/LF闪电数据的多算法融合雷暴系统识别技术，首先对OPTICS聚类法进行参数自适应改进，即基于VLF/LF闪电数据的空间分布特征，利用双总体t检验法实时计算初始输入参数Min＿ρ，使其自适应于待处理的闪电数据；而后与KMeans聚类法融合应用，利用K-Means法通过迭代计算聚类中心的优势，改进仅凭OPTICS法无法准确定位雷暴体的中心点的缺陷。经不同尺度雷暴天气过程检验，该技术有效改善OPTICS法等常规的密度聚类法无法适用于三维闪电数据聚类处理、无法识别区分密度差异不大的相邻雷暴体的缺陷，能实现任意尺度形状雷暴体的识别及中心点的精准计算，可为雷暴追踪及趋势外推工作提供优于传统聚类技术的雷暴系统识别结果，也能为雷暴灾害天气的预报及雷电预警模型的训练提供有效的知识库支撑。
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