SVM方法在霾识别和能见度预报中的应用

摘要

本文选用2013～2014年地面自动站资料、探空气象资料以及大气污染物浓度的数据,采用支持向量机(support vector machine,SVM)方法分别建立金华SVM霾识别预报模型和14时能见度SVM回归预报模型来进行实证研究.通过预报结果检验发现:金华地区SVM霾识别预报模型的Ts评分均在0.65以上,且8个最优模型判断完全错误的天数只有3天,占比为2.7％,这表明模型分类结果较为满意,可在实际业务预报中推广应用;金华地区14时能见度SVM回归预报模型得到的预报值集中在6～16km,预报值较为集中,而实况值波动较大,即模型对极值预报能力较弱,表明模型对中度霾和重度霾天气指导意义不大.