摘要：利用安徽省23個典型氣象站2003-2017年觀測數(shù)據(jù),根據(jù)無霜日的氣象要素閾值條件進(jìn)行質(zhì)量控制,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建各氣象站基于Logistic回歸的霜自動判識模型,并對模型的霜判識效果進(jìn)行評估。結(jié)果表明:(1)通過氣溫、風(fēng)速和降水量等氣象要素閾值,能夠有效判定出安徽各站當(dāng)日無霜現(xiàn)象;(2)各氣象站的霜判識模型均入選了溫度、濕度和風(fēng)速等相關(guān)要素作為判識因子,入選要素的時次多集中在4:00-8:00區(qū)間;(3)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)表明,基于Logistic回歸的霜判識模型對安徽地區(qū)霜的平均判識準(zhǔn)確率、命中率、漏判率、空判率和TS評分分別為89.0%、91.6%、8.4%、15.8%和78.2%,表明模型對安徽地區(qū)的霜具有較好的判識能力;(4)與Bayes判別模型對比發(fā)現(xiàn),基于Logistic回歸的霜判識模型在準(zhǔn)確率、空判率和TS評分方面表現(xiàn)更優(yōu),可以使用Logistic回歸模型實(shí)現(xiàn)霜的自動化判識。