基于BP神经网络天津地区霾天气能见度预报研究

本文在对天津地区霾天气能见度基本规律研究的基础上,评估CUACE模式、BERMPS模式能见度预报的适用性,并基于BP神经网络方法改进霾天气能见度预报产品性能。结果表明:天津地区2009-2015年年均能见度10.94km,霾天气引起的低能见度(能见度低于10km)天气占全年的52.8%,其中轻度及以上霾日53天,霾天气对人体健康和出行带来显著影响,CUACE模式、BERMPS模式能见度预报产品对天津霾天气预报的开展有积极指导意义,其趋势预报效果好于数值预报效果,通过BP神经网络的方法,可以有效的改善CUACE模式、BERMPS模式天津地区能见度预报产品性能,同样本检验(2015年),通过BP神经网络的方法,相对CU.ACE模式、BERMPS模式的最优结果,能见度预报产品相关系数提高7%,相对误差减少32%,基本消除预报的系统性偏差(平均偏差0.16km),为天津地区霾天气能见度预报的开展提供更为有效的客观支撑产品。