基于BP神经网络天津地区霾天气能见度预报研究

被引:0
作者
蔡子颖
韩素芹
姚青
张敏
机构
[1] 天津市气象科学研究所
关键词
天津; 能见度; 数值模式;
会议名称
中国环境科学学会2016年学术年会
会议时间
2016-10-14
会议地点
中国海南海口
中图分类号
X51 [大气污染及其防治] P457.7 [能见度预报]
学科分类号
0706 070601 070602
类型
摘要
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。
引用
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