基于多種模型的云南元江哈尼云海景觀預(yù)報(bào)研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-02 13:07
為推動(dòng)區(qū)域旅游事業(yè)發(fā)展,滿足旅游氣象服務(wù)需求,研究針對(duì)云南元江哈尼云海景觀進(jìn)行了立體氣象觀測(cè)和業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn)。本研究基于云南元江云海氣候站2016—2019年觀測(cè)數(shù)據(jù),利用經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)法、Logistics回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)分析等方法,進(jìn)行了云海景觀出現(xiàn)與否的二分類預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:各預(yù)報(bào)方法間訓(xùn)練樣本總體準(zhǔn)確率在74.3%—82.2%之間差別不大,但傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)基于云海機(jī)理研究背景,預(yù)報(bào)指標(biāo)物理意義明確,隨著預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)的積累經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)2019年TS評(píng)分為54.8,優(yōu)于2016—2018年TS評(píng)分46.0,也優(yōu)于僅使用局地?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法的預(yù)報(bào)評(píng)分,且其他幾種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)預(yù)報(bào)方法的檢驗(yàn)樣本TS評(píng)分均不如訓(xùn)練樣本評(píng)分高。云海景觀出現(xiàn)需要水汽條件和大氣靜穩(wěn)條件的配合,局地云海氣象觀測(cè)站建設(shè)收集的立體氣候數(shù)據(jù)有利于預(yù)報(bào)人員改進(jìn)預(yù)報(bào)指標(biāo)體系,提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,有利于提升區(qū)域旅游氣象服務(wù)能力發(fā)展。
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
引言
1 數(shù)據(jù)與方法
1.1 云海觀測(cè)系統(tǒng)概況
1.2 資料來(lái)源
1.3 云海景觀預(yù)報(bào)方法及預(yù)報(bào)效果評(píng)估指標(biāo)
1.4 數(shù)據(jù)處理與分析流程
2 結(jié)果分析
2.1 云海的變化特征
2.1.1 不同時(shí)間尺度下云海分布
2.1.2 云海景觀氣象要素
2.2 云海景觀的預(yù)報(bào)模型
2.2.1 云海的預(yù)報(bào)因子選取
2.2.2 各預(yù)報(bào)模型結(jié)果對(duì)比
3 結(jié)論與討論
3.1 結(jié)論
3.2 討論
本文編號(hào):3779279
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
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引言
1 數(shù)據(jù)與方法
1.1 云海觀測(cè)系統(tǒng)概況
1.2 資料來(lái)源
1.3 云海景觀預(yù)報(bào)方法及預(yù)報(bào)效果評(píng)估指標(biāo)
1.4 數(shù)據(jù)處理與分析流程
2 結(jié)果分析
2.1 云海的變化特征
2.1.1 不同時(shí)間尺度下云海分布
2.1.2 云海景觀氣象要素
2.2 云海景觀的預(yù)報(bào)模型
2.2.1 云海的預(yù)報(bào)因子選取
2.2.2 各預(yù)報(bào)模型結(jié)果對(duì)比
3 結(jié)論與討論
3.1 結(jié)論
3.2 討論
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