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广东沿岸海雾决策树预报模型

黄健 黄辉军 黄敏辉 薛登智 毛伟康 白玉洁

黄健, 黄辉军, 黄敏辉, 等. 广东沿岸海雾决策树预报模型. 应用气象学报, 2011, 22(1): 107-114..
引用本文: 黄健, 黄辉军, 黄敏辉, 等. 广东沿岸海雾决策树预报模型. 应用气象学报, 2011, 22(1): 107-114.
Huang Jian, Huang Huijun, Huang Minhui, et al. Decision tree forecasting models of sea fog for the coast of Guangdong Province. J Appl Meteor Sci, 2011, 22(1): 107-114.
Citation: Huang Jian, Huang Huijun, Huang Minhui, et al. Decision tree forecasting models of sea fog for the coast of Guangdong Province. J Appl Meteor Sci, 2011, 22(1): 107-114.

广东沿岸海雾决策树预报模型

资助项目: 

广东省科技厅计划项目 2006B36702005

中国气象局新技术推广项目 CMATG2007M23

详细信息
    通信作者:

    黄健, E-mail: hj9387@21cn.com

Decision Tree Forecasting Models of Sea Fog for the Coast of Guangdong Province

  • 摘要: 利用汕头、珠海和湛江地面观测站2000—2008年1—5月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,采用分类与回归树 (CART) 方法对海雾及其生成前24 h的海洋气象条件进行分类分析,建立了海雾决策树预报模型;并根据现有的海雾理论认识,对海雾预报规则包含的物理意义进行讨论。10次交叉检验的结果表明:采用CART方法建立的海雾决策树预报模型有较好的预报性能,对广东沿岸海雾的预报准确率总体上可达到73%以上。根据决策树预报模型建立的海雾预报判别流程,可在业务工作中直接用于有雾/无雾判别。海雾预报判别流程同时也具有明确的物理意义,能够较好地反映水汽与海表冷却条件对平流冷却雾形成的重要性,CART方法可作为海雾业务预报的有效建模工具。
  • 图  1  地面观测站与预报参考点地理位置图

    Fig. 1  The location of the surface observation stations and forecasting reference points

    图  2  汕头、珠海和湛江的决策树节点数与相对成本关系

    Fig. 2  The relationship between relative costs and the number of nodes for the decision trees of Shantou, Zhuhai and Zhanjiang

    图  3  汕头海雾判别流程图

    Fig. 3  The decision-making procedure of sea fog forecasting for Shantou

    图  4  珠海海雾判别流程图

    Fig. 4  The decision-making procedure of sea fog forecasting for Zhuhai

    图  5  湛江海雾判别流程图

    Fig. 5  The decision-making procedure of sea fog forecasting for Zhanjiang

    表  1  用于CART方法的预报变量

    Table  1  The predictor variables used in CART analysis

    序号 预报变量名 海洋气象要素
    1 Tsea 海表温度, 单位:℃
    2 T2 m 2 m高度气温, 单位:℃
    3 D2 m 2 m高度露点温度, 单位:℃
    4 α10 m 10 m高度风向, 单位:(°)
    5 V10 m 10 m高度风速, 单位:m/s
    6 T1000 1000 hPa高度气温, 单位:℃
    7 D1000 1000 hPa高度露点温度, 单位:℃
    8 α1000 1000 hPa高度风向, 单位:(°)
    9 V1000 1000 hPa高度风速, 单位:m/s
    10 T850 850 hPa高度气温, 单位:℃
    11 D850 850 hPa高度露点温度, 单位:℃
    12 α850 850 hPa高度风向, 单位:(°)
    13 V850 850 hPa高度风速, 单位:m/s
    14 T2 m-Tsea 气温—海表温度差, 单位:℃
    15 D2 m-Tsea 露点—海表温度差, 单位:℃
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    表  2  决策树的预报准确率检验结果

    Table  2  The testing results for the classification/forecasting accuracy of sea fog decision trees

    站点 类别 样本数 训练误分率/% 验证误分率/% 训练成功率/% 验证成功率/%
    汕头 0 2267 31.8 32.2 68.2 67.8
    1 110 13.7 17.3 86.3 83.7
    珠海 0 4480 18.9 21.4 81.1 78.6
    1 133 18.8 26.3 81.2 73.7
    湛江 0 5031 26.8 28.5 74.2 71.5
    1 412 13.4 17.6 86.6 82.4
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-04-29
  • 修回日期:  2010-12-06
  • 刊出日期:  2011-02-28

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