基于机器学习的淄博市浓雾预报研究

雾是诱发交通事故的主要气象因素,具有很强的局地性。统计分析表明,淄博市的浓雾多发生在秋冬季节和后半夜,弱的东风、北风分量和高相对湿度时有利于浓雾发生。选取2015—2023年淄博市8个国家级气象观测站逐小时气象观测资料,以AdaBoost算法为基础建立能见度诊断预报模型,针对单站进行浓雾诊断测试。试验结果表明：各站点机器学习模型预报的精确率基本在90%以上,空报率、漏报率基本在10%以下,大多数空报和漏报出现在能见度阈值附近;模型对较强浓雾的预报较为准确,而对持续轻雾的空报率较高;对模型预报贡献最大的气象要素为相对湿度,其次是风向风速;模型有一定的局地性,存在优化空间。