基于机器学习的青岛市区近岸海雾集成预报方法

作者：高松; 徐江玲; 刘桂艳; 毕凡; 张薇; 白涛

来源：海洋科学, 2021, 45(03): 33-42.

• 海雾
• 机器学习
• 集成预报
• 青岛沿海

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。

• 单位
  国家海洋局北海预报中心