高 松, 徐江玲, 刘桂艳, 毕 凡, 张 薇, 白 涛

基于机器学习的青岛市区近岸海雾集成预报方法

高 松1, 2, 徐江玲1, 2, 刘桂艳1, 2, 毕 凡1, 2, 张 薇1, 2, 白 涛1, 2

(1. 国家海洋局北海预报中心, 山东 青岛 266061; 2. 山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室, 山东 青岛 266061)

利用2014—2017年青岛小麦岛海洋站观测资料, 采用机器学习方法建立了青岛市区近岸海雾集成预报模型, 通过主成分分析方法对预报因子进行了优选。结果表明: 采用能见度、风向、风速、气压、露点、气温、海温、气温露点差、气海温差、相对湿度、云量、气温24h变温12个预报因子建立的海雾集成预报模型, 对2018年海雾预报的TS评分约为0.64, 海雾预报正确率约为0.783, 具有较好的预报能力, 为海雾预报提供了新的方法。

海雾; 机器学习; 集成预报; 青岛沿海

海雾是指在海洋的影响下, 在海上、岛屿或沿海地区形成的雾, 我国沿海自南向北均有海雾发生。其中, 黄海是我国海雾发生范围最广、频率最高的海域[1–3]。青岛位于黄海西部, 是受黄海海雾影响最为严重的地区之一[4]。海雾对青岛市的公众社会活动、海上交通运输、海上活动等均有重要影响。海雾生消机制非常复杂, 目前业务预报水平还远不能满足社会服务的需求。

现今在国内外气象部门业务运行中, 对海雾的预报方法主要有天气学方法、数值预报方法和统计方法[5]。天气学方法主要运用天气学基本原理和天气学分析方法, 考虑天气系统与海雾发生之间的联系, 对预报员的主观经验依赖性高, 预报准确率和可靠性难以保障。……