2020年E题--能见度估计与预测.doc
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2021-03-14
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2020 年中国研究生数学建模竞赛 E 题
探索大雾演化规律，预测大雾变化趋势
能见度是气象、公路行车、飞机飞行中常见指标，单位通常是米。影响能
见度的因素主要是雾和霾。众所周知，能见度对高速公路行车安全非常重要，
当能见度很低时，为了行车安全，高速公路管理者通常的做法是封路。而在航
空领域，习惯用跑道能见度反映机场附近雾和霾的大小，其定义为在跑道的一
端沿跑道方向能辨认出跑道或接近跑道的目标物（夜间为跑道边灯）的最大距
离。一般情况下，当机场能见度只有 400 米左右时，会禁止航班起降。当机场
能见度只有 600-800 米左右时航班虽然可以正常起降。但出于安全考虑，机场
会采取临时控制航班流量的措施，拉大航班起飞间隔，容易造成航班延误。因
此，能见度预测是高速公路管理部门和航空公司十分关注的问题。
激光能见度仪是常用的检测能见度的仪器。目前，我国高速路网已逐步形
成，若大量使用激光能见度仪对全国高速路网进行全覆盖将耗资巨大，同时激
光能见度仪还存在对团雾检测精度不高，探测的范围很小，维护成本高等不足。
近年来，基于视频的路况（跑道）能见度检测方法受到人们的关注，它某种程
度上克服了激光能见度仪的不足。视频能见度检测方法是将大气光学分析与图
像处理及人工智能技术结合，通过对视频图像的分析处理，建立视频图像与真
实场景之间的关系，再根据图像特征的变化，间接计算出能见度数值。但现有
的基于视频图像的能见度检测方法，由于是间接计算，很难准确地估算能见度。
特别地，这些方法中大多数只选取少量视频、截取图像中的某些固有特征
【1,2】，基于 Koschmieder 定律【3,4】进行估计，并没有充分利用视频的
连续信息，所以估计的精度不高，有较大的改进空间。
由于一般情况下，能见度究竟是 2000 米还是 3000 米对公路行车、飞机
飞行几乎都没有影响，只是在恶劣天气，尤其是大雾情况下需要准确估计当前、
特别是预测未来的能见度。所以本项目只关注大雾的演化规律。
事实上，大雾的形成和消散有其自身的规律，通常与近地层的气象因素有
关。而视频资料包含了丰富的信息，特别是涵盖了大雾的变化过程信息。充分
利用这些信息，不仅可以提高能见度估计精度，也可以对大雾的消散进行预测。
为了估计不同大雾情况下对应的能见度以及预测大雾的消散，请回答以下
问题：
一． 众所周知，雾与近地面的气象因素有关。建立模型描述能见度与地面气
象观测（温度、湿度和风速等）之间的关系，并针对题目所提供的数据
（机场 AMOS 观测.zip）导出具体的关系式；
二． 根据题目提供的某机场视频数据（机场视频.zip）和能见度数据（机场
AMOS 观测.zip），建立基于视频数据的能见度估计深度学习模型，并对
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