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基于CART决策树的河北省低能见度分类研究
文献摘要：
基于2016—2019年河北省142个国家气象站逐小时观测数据,通过EOF时空正交分解和CART决策树分类回归等方法,针对低能见度高发区域构建能见度预报模型,并进行拟合检验.结果表明:河北省雾日时空分布特征显示除张家口、承德及秦皇岛三市外,40°N以南地区为雾日高发区域,多年平均雾日数最高值可达50 d.相对湿度、地表温度、风速等气象要素与能见度显著相关,将显著相关因子作为输入变量建立能见度预报模型并调参,经检验该模型对于冬季的预报效果较好,有较高的准确率;夏季误报率较低;日夜差别在夏季并不明显,三个指数差别不大,冬季夜晚的准确率与误报率明显优于白天,漏报率略高.石家庄站2019年12月7—10日的三次大雾过程拟合结果较好,有雾时次无漏报.
文献关键词：
能见度;CART决策树;拟合预报
中图分类号：
作者姓名：
尤琦;曲晓黎;赵增保;王洁;张娣;杨琳晗
作者机构：
河北省气象服务中心,河北 石家庄050021;河北省气象与生态环境重点实验室,河北 石家庄050021
文献出处：
引用格式：
[1]尤琦;曲晓黎;赵增保;王洁;张娣;杨琳晗-.基于CART决策树的河北省低能见度分类研究)[J].气象与环境学报,2022(03):112-118
A类：
B类：
CART,低能见度,分类研究,国家气象站,观测数据,EOF,正交分解,决策树分类,高发区,能见度预报,预报模型,拟合检验,雾日,时空分布特征,张家口,承德,秦皇岛,市外,日数,最高值,相对湿度,地表温度,气象要素,相关因子,预报效果,误报率,日夜,夜晚,白天,漏报率,石家庄站,大雾过程,无漏,拟合预报
AB值：
0.400745
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