环渤海地区能见度特征及预报研究

论文摘要

环渤海地区是中国经济、社会较发达的地区之一。近年来由于工业化和城镇化的快速发展,导致该地区常发生对能见度造成影响的空气污染事件,如雾、霾、烟尘等。低能见度天气不仅影响交通、出行、生产经营,而且对人们的身心健康也会造成危害。因此,研究环渤海地区能见度的时空变化特征,提高能见度的预报准确率,对方便民众出行、服务工农业生产、保证民航飞行安全和各类军事活动具有重要意义。本文利用环渤海地区226个站点的地面观测资料、NCEP（National Centers for Environmental Prediction美国国家环境预报中心）的GFS（Global Forecast System全球预报系统）资料,和部分站点的空气污染物资料,研究了该地区能见度变化特征,分析了影响能见度的主要天气和环境成因,包括主要气象参数、空气污染物等。采用多元逐步回归和BP神经网络方法,建立该地区能见度预报模型。主要结论如下:（1）环渤海地区226个站点平均能见度差异较大,整体呈现为南低、北高,城区低、山区高的特征。各等级低能见度出现年平均天数的空间分布也不均匀。低能见度发生在1-5 km的天数,为夏季、冬季多,春季、秋季少。0-1 km低能见度发生的天数,为冬季多,夏季少。在一天当中,08:00（北京时间,下同）出现的低能见度天数最多。（2）根据地理条件、海拔高度、人口规模的不同,对环渤海地区选取具有共同特点的四类代表站,并对四类代表站的低能见度时空分布也做了分析。其中出现低能见度天数最多的为Ⅱ类代表站,最少的为Ⅰ类代表站。Ⅲ类海滨城市代表站发生在0-1 km低能见度的月变化特征为夏季多于其他季节。造成环渤海地区低能见度的因素较多,主要为雾、降水、霾等天气原因。其中,降水占比最高的代表站为Ⅲ类代表站,霾占比最高的为Ⅱ类代表站。（3）通过统计分析发现,影响能见度的主要气象因素是相对湿度、风向风速和近地面的云层等。高相对湿度、南风以及云量较多时,更易发生低能见度天气。环渤海地区低能见度天气发生的天数与城市规模存在相关性,大城市与县城相比,能见度与AQI（空气质量指数）的相关系数大,且出现低能见度的天数也多。在五种空气污染物中,PM2.5与能见度的相关系数最大,其次是PM10、CO、NO2、SO2。（4）利用多元逐步回归方程和BP神经网络模型,分别对环渤海四类代表站共20个站点的能见度进行了短期预测。结果显示,对低能见度的预报BP神经网络模型的预测效果优于多元线性回归,特别在1-5 km的能见度预测中,BP神经网络优势更明显。但在大于10 km的能见度预报中,多元逐步回归的预测效果要好于BP神经网络。从预报表现的日变化来看,BP神经网络的预报稳定性更好。从案例预报值的对比来看,BP神经网络的预报值与实况值更接近,更能反映能见度的变化趋势。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究目的及意义
•   1.2 国内外能见度研究状况
•   1.3 研究内容
• 第二章 资料来源及研究方法
•   2.1 研究区域
•   2.2 资料来源
•   2.3 研究方法
•     2.3.1 能见度的分类统计
•     2.3.2 能见度时空分布图的绘制
•     2.3.3 GFS格点数据的空间差值
•     2.3.4 能见度与各物理量的相关分析
•     2.3.5 多元逐步回归
•     2.3.6 BP神经网络
•     2.3.7 检验方法
• 第三章 环渤海地区能见度的特征
•   3.1 平均能见度分布特征
•   3.2 低能见度的时空分布特征
•     3.2.1 年分布特征
•     3.2.2 季节分布特征
•     3.2.3 日变化特征
•   3.3 四类代表站低能见度时空分布特征
•     3.3.1 年分布特征
•     3.3.2 月分布特征
•     3.3.3 日分布特征
•   3.4 本章小结
• 第四章 低能见度天气现象及气象参数分析
•   4.1 天气现象总体特征分析
•   4.2 四类代表站天气现象分析
•   4.3 气象参数分析
•     4.3.1 相对湿度
•     4.3.2 风向风速
•     4.3.3 云量
•   4.4 空气污染物参数分析
•     4.4.1 空气质量指数AQI
•     4.4.2 各类污染物
•   4.5 大气能见度与GFS资料相关分析
•   4.6 本章小结
• 第五章 基于逐步回归和BP神经网络的能见度预报试验
•   5.1 Ⅰ类代表站
•   5.2 Ⅱ类代表站
•   5.3 Ⅲ类代表站
•   5.4 Ⅳ类代表站
•   5.5 四类代表站能见度预报结果分析
•   5.6 个例分析
•   5.7 本章小结
• 第六章 总结与讨论
•   6.1 全文总结
•   6.2 本文特色与创新点
•   6.3 存在问题及下一步研究计划
• 参考文献
• 在校期间研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 周开鹏

导师: 尚可政

关键词: 能见度,神经网络,环渤海地区,逐步回归

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学,气象学

单位: 兰州大学

分类号: P457.7;P427.2

总页数: 80

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