王雅雪 李城 刘霆

摘 要：针对不同大雾情况下的能见度，建立估计与预测模型。通过建立多分类的多元回归模型，研究能见度与地面气象影响因素之间的关系，并对大雾的能见度进行预测。利用2020年研究生数学建模竞赛E题所提供的数据，用主成分分析进行降维，分析每个变量对能见度的影响规律，建立多分类多元回归模型。模型结果表明，风速对能见度的影响程度最大，呈正相关关系;气压越高，能见度越低;温度越高，能见度越大;湿度对能见度的影响程度最小，呈负相关关系。预测结果表明，八点过后能见度逐渐增大。

关键词：能见度;气象因素;主成分分析;回归模型;预测

中图分类号：O212  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2021）01-0009-04

引言

在日常出行中，公路，飞机等都需在意天气问题，尤其是雾霾情况下。而大雾和霾直接影响着能见度这一指标。在能见度很低时，高速公路以及航空公司均会采取封路取消航班等措施。因此，能见度的预测是高速公路和航空公司十分关注的问题。

本文所用资料为2020年“华为杯”研究生数学建模E题所给资料及數据。根据竞赛提供的数据建立模型，探究能见度与地面气象因素的内在关系，并进行预测。

1 模型的建立与求解

1.1 数据处理

原数据给出5755个数值，时间跨度为从北京时间的2020-3-12 8：00到2020-3-13 7：59，每一分钟给出4个数值。将数据进行整合，经过基本的数据筛选，选用每分钟的4个数值的平均值x1，x2，…，x2929个变量作为研究对象，每个指标的数据都从5755个值缩减到1437个值[1]。……