明代雹灾与阵性天气关联分析——基于CARMA算法

"明代雹灾的关联信息挖掘研究 (2014年)" 这篇论文主要探讨了明代雹灾的历史数据挖掘和关联性分析。作者通过对明代雹灾的史料进行系统整理和分类，构建了一个完整的明代雹灾数据库，将史书中描述的雹灾事件由定性描述转化为定量描述，为雹灾研究提供了更为科学的基础。在此基础上，他们引入了关联挖掘模型——CARMA（Correlation-based Association Rule Mining Algorithm，基于相关性的关联规则挖掘算法）来分析不同等级的雹灾与风、雨、雷电等阵性天气之间的关系及其规律。 论文指出，根据冰雹的大小和造成的危害，雹灾被划分为不同的等级。在统计分析中发现，明代雹灾与降雨的关联性最为显著，其次是风和雷电。这些气象现象常常共同出现，导致大雨雹或大风雨雹等复合型灾害。值得注意的是，不同等级的雹灾与伴随的其他阵性天气的关联性存在差异，这意味着在预报雹灾时，必须考虑暴雨、狂风、雷电等强对流天气可能带来的叠加影响，以全面评估灾害风险。 通过对历史数据的深入挖掘，作者揭示了雹灾与其他气象事件之间的关联信息，这对于提高雹灾预报的准确性和灾害应对策略的制定具有重要的参考价值。这项研究不仅深化了对明代气象灾害的理解，也为现代气象灾害预警系统的设计和优化提供了历史借鉴。 关键词涉及“明代”、“雹灾”、“关联规则”和“CARMA算法”，表明该研究结合了历史资料和现代数据分析方法，旨在探究古代灾害与现代气象科学的联系，为防灾减灾工作提供科学依据。论文发表在《四川大学学报(自然科学版)》2014年第51卷第5期，属于自然科学领域的研究成果，得到了相关科研项目的资助。