基于机器学习的长江重庆航道雾情特征提取

作者：陈施吉; 李家启^*; 王远谋; 李科; 孙恩虹

来源：热带气象学报, 2022, 38(06): 845-853.

DOI：10.16032/j.issn.1004-4965.2022.076

• 重庆
• 长江航道
• 雾
• 机器学习

基于2018—2020年长江沿线26个自动气象监测站的逐5 min能见度监测数据、重庆海事管辖水域资料和长江航道基础地理信息，利用K-Means、DTW、PCA等机器学习算法，分析了长江重庆航道雾情的时空分布、时序形态等特征。结果表明：长江重庆航道雾情过程高发区域是涪陵-忠县水域，长寿及上游水域次之；江面雾情过程较高频率出现在夏季的6月、7月，冬季较之偏少，大部分的雾情过程时长均在1 h内，多在夜间生成及结束；不同时间长度的雾情过程具有不同的时序形态特征，当时长不足27 h时，主要表征能见度下降过程的信号，超过27 h的过程则主要表征能见度回升阶段信号，“象鼻形”先期振荡信号随着雾情过程时长的加大而进一步增强。