《表6 预报因子逐步回归结果表》

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《安溪雷暴24 h潜势预报模型研究》

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结合人工观测雷暴资料与地闪密度资料，对安溪出现雷暴当日的雷暴概率Y项取1，否则取0。引入逐步回归，即将预报因子逐个引入预报模型中，每引入一个因子之后都进行F检验，并对已经选入的预报因子逐个进行t检验，当原来引入的预报因子由于后面预报因子的引入变得不再显著时，则将其删除。利用SPSS对9个预报因子（X1～X9）与雷暴发生概率Y按照相关系数由大至小进行逐步回归分析，当sig<0.05说明该预报因子与雷暴发生概率Y是有显著相关性的，该回归模型有效。由表6可知，5号模型拟合度最优，而在预报模型逐个引入新的预报因子时，vor850、RAIN＿24、T850-500、500～850 h Pa垂直风切变等4个预报因子在其他预报因子依次引入预报模型时相关性变得不再显著，故将该4个因子依次剔除。