基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验.pdf

：基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验 ：该研究使用循环神经网络（RNN）建立了一个用于单站能见度短期预测的模型，通过对福州气象观测站的数据进行分析，展示了RNN在能见度预报中的应用。 ：神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导 【内容详解】： 能见度的短期预报是气象学中的一个重要挑战，因为它受到多种因素如湿度、温度、颗粒物浓度等的影响，呈现出局部性和复杂的非线性变化。循环神经网络（RNN）是一种在处理序列数据时表现出色的深度学习模型，特别适合捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在本研究中，研究者采用RNN构建了一个能见度短临预报模型，以解决能见度预报的难题。 该模型利用福州气象观测站的地面观测数据作为输入，对1小时、3小时和6小时的能见度进行预报。通过随机检验，结果显示RNN模型在预测过程中与实际观测值的变化趋势保持了较好的一致性。具体来说，RNN的均方根误差分别比基于实况预报降低了15.75%、31.66%和41.26%，这表明RNN在能见度预报方面具有较好的性能。此外，平均绝对值误差相比于传统的BP神经网络也分别减少了12.90%、24.45%和38.99%，这进一步证明了RNN在处理能见度预报任务时的优势。 这一研究的结果为能见度的精细化短临预报提供了一种新的方法，即利用RNN来捕捉和模拟能见度随时间变化的复杂模式。这种基于深度学习的预报模型不仅可以提高能见度预测的准确性，还有助于减少因能见度问题导致的交通事故和其他灾害，对交通安全和气象服务具有重要意义。 研究还强调，尽管RNN在能见度预报上表现优异，但未来工作还需要考虑更多的气象变量和更复杂的数据集成策略，以进一步提高预测精度。同时，对于其他地区的能见度预报，可能需要调整或优化模型参数以适应当地的具体气候条件。 此外，本研究受到了国家自然科学基金和山东省优秀中青年科学家奖励基金等多个项目的资助，表明此类研究在学术界和实践中都得到了广泛的关注和支持。通过这种深度学习技术的应用，气象学家和研究人员可以更有效地应对能见度预报的挑战，为气象预报服务提供更科学的决策依据。