高影响天气属于较小样本事件，应用建立在大数定理基础之上的传统概率统计方法给出的概率统计结果有时很不可靠。信息扩散是一种对样本进行集值化得模糊数学处理方法，它为了弥补信息不足而考虑优先利用样本的模糊信息，从而对样本进行集值化。研究证明，应用该原理进行随机变量的概率密度估计时，将风险评估模型建立在模糊数学基础上，在精确度方面是一个提高。
【实例】:本实例为某一类高影响天气事件的样本数量，即此类事件发生时的12121的拨打次数（文本格式）

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