基于神经网络的广州市能见度预报

• 作者: 梁之彦 黎洁仪
• 来源期刊: 气象研究与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 能见度预报 神经网络 广州
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 天气气候
• 页码范围: 17-20,49
• 页数: 5页
• 分类号: P457.7
• 字数: 2699字
• 语种: 中文

摘要

在研究了广州市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上,利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染物(PM10、SO2、NO2)监测数据及同期地面气象要素(10min平均风速、最大风速、气温、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量)观测资料筛选出主要的预报因子,用径向神经网络建立预报模型,并对2009年9月1日到12月25日的能见度进行预报试验.结果表明径向神经网络预报模型在能见度低于10km时预报准确率明显高于统计回归预报方程.采用分级方法统计得出在未出现低能见度情况下,中低能见度,中高能见度预报准确率分别为80％,69.6％,均高于线性回归预报方程(40％,47.8％).