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CUACE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.
作者：蔡子颖韩素芹姚青张敏
作者单位：天津市气象科学研究所天津300074
母体文献：
会议名称：2016中国环境科学学会学术年会  
会议时间：2016年10月13日
会议地点：海口
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：P45P4
关键词：霾  能见度  天气预报  BP神经网络
在线出版日期：2017年3月31日
基金项目：
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