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基于机器学习的青岛市区近岸海雾集成预报方法

         

摘要

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.

著录项

  • 来源
    《海洋科学》 |2021年第3期|33-42|共10页
  • 作者单位

    国家海洋局北海预报中心 山东 青岛 266061;

    山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室 山东 青岛 266061;

    国家海洋局北海预报中心 山东 青岛 266061;

    山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室 山东 青岛 266061;

    国家海洋局北海预报中心 山东 青岛 266061;

    山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室 山东 青岛 266061;

    国家海洋局北海预报中心 山东 青岛 266061;

    山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室 山东 青岛 266061;

    国家海洋局北海预报中心 山东 青岛 266061;

    山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室 山东 青岛 266061;

    国家海洋局北海预报中心 山东 青岛 266061;

    山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室 山东 青岛 266061;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 海洋气象学;
  • 关键词

    海雾; 机器学习; 集成预报; 青岛沿海;

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