上海市能见度时空特征及预测研究
发布时间：2020-12-30 04:22
随着社会经济的飞速发展和用地规模的不断扩大,一个城市的气象条件、空气质量和能见度也在不断发生变化。其中能见度是一种对交通出行、生产工作、军事行动等都有着重要影响的气象要素,低能见度恶劣天气对人们生命财产安全构成极大的威胁,因此对能见度进行相关研究对于保障交通安全、促进经济发展、推进污染防治等具有重要的意义。本文选取近年来能见度研究相对匮乏的核心城市上海作为研究区域,利用气象监测数据和数值预报数据探讨了该区域2016-2017年能见度时空变化特征,挖掘了能见度的影响因子。在此基础上,总结现有能见度预测研究的不足,汲取其他领域研究方法的优势,构建了基于能够提取空间关联特征的卷积神经网络（CNN）和具有时间记忆的门控循环单元（GRU）两种深度学习算法的能见度预测模型,并通过不同维度检验了其预测性能。主要研究成果归纳如下:（1）在利用K最近邻算法对少量能见度缺失值填补的基础上,通过年际、月季、日三个时间维度对能见度进行统计分析,结果表明,2017年的平均能见度较2016年提升了 2255m;季节变化特征显著,夏秋能见度佳,春冬能见度差,平均能见度最大最小值分别出现在8月和1月;一天之中能见度均...
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验[J]. 李昕蓓,张苏平,衣立,韩美,潘宁. 海洋气象学报. 2019(02)
[2]霾天能见度参数化方案改进及预报效果评估[J]. 赵秀娟,李梓铭,徐敬. 环境科学. 2019(04)
[3]基于MLP神经网络的机场能见度预测模型[J]. 朱国梁. 科技创新与应用. 2018(18)
[4]基于3种能见度方案山东地区雾天气预报试验研究[J]. 夏凡,李昌义. 气象与环境学报. 2018(03)
[5]北京大气能见度的主要影响因子[J]. 姜江,张国平,高金兵. 应用气象学报. 2018(02)
[6]融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法[J]. 侯俊雄,李琦,朱亚杰,冯逍,林绍福. 测绘科学. 2018(02)
[7]天津污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值确定[J]. 张敏,蔡子颖,韩素芹,姚青,刘敬乐. 环境科学学报. 2018(06)
[8]环境气象业务数值模式预报效果对比检验[J]. 刘慧,饶晓琴,张恒德,李明,张志刚. 气象与环境学报. 2017(05)
[9]合肥市大气能见度变化特征及其影响因素[J]. 施悯悯,张庆国,张浩,王凤文. 应用生态学报. 2017(02)
[10]基于WRF-CMAQ对江苏省2014年冬半年霾日的模拟与评估[J]. 陈欣昊,王咏薇,任侠,王恪非,刘诚,黄建平,张园园. 南京大学学报(自然科学). 2016(06)
硕士论文
[1]基于LSTM神经网络的机场能见度预测[D]. 邓拓.山东大学 2019
[2]基于LightGBM框架的上海市大气能见度预报订正研究[D]. 王志宇.华东师范大学 2019
[3]江苏省能见度的分布特征分析及低能见度的影响研究[D]. 于堃.南京信息工程大学 2019
[4]环渤海地区能见度特征及预报研究[D]. 周开鹏.兰州大学 2019
[5]江苏省能见度时空分布特征及其影响因子分析[D]. 崔健.南京信息工程大学 2015
本文编号：2946979
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１技术路线图??１４论文结构??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验[J]. 李昕蓓,张苏平,衣立,韩美,潘宁. 海洋气象学报. 2019(02)
[2]霾天能见度参数化方案改进及预报效果评估[J]. 赵秀娟,李梓铭,徐敬. 环境科学. 2019(04)
[3]基于MLP神经网络的机场能见度预测模型[J]. 朱国梁. 科技创新与应用. 2018(18)
[4]基于3种能见度方案山东地区雾天气预报试验研究[J]. 夏凡,李昌义. 气象与环境学报. 2018(03)
[5]北京大气能见度的主要影响因子[J]. 姜江,张国平,高金兵. 应用气象学报. 2018(02)
[6]融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法[J]. 侯俊雄,李琦,朱亚杰,冯逍,林绍福. 测绘科学. 2018(02)
[7]天津污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值确定[J]. 张敏,蔡子颖,韩素芹,姚青,刘敬乐. 环境科学学报. 2018(06)
[8]环境气象业务数值模式预报效果对比检验[J]. 刘慧,饶晓琴,张恒德,李明,张志刚. 气象与环境学报. 2017(05)
[9]合肥市大气能见度变化特征及其影响因素[J]. 施悯悯,张庆国,张浩,王凤文. 应用生态学报. 2017(02)
[10]基于WRF-CMAQ对江苏省2014年冬半年霾日的模拟与评估[J]. 陈欣昊,王咏薇,任侠,王恪非,刘诚,黄建平,张园园. 南京大学学报(自然科学). 2016(06)
硕士论文
[1]基于LSTM神经网络的机场能见度预测[D]. 邓拓.山东大学 2019
[2]基于LightGBM框架的上海市大气能见度预报订正研究[D]. 王志宇.华东师范大学 2019
[3]江苏省能见度的分布特征分析及低能见度的影响研究[D]. 于堃.南京信息工程大学 2019
[4]环渤海地区能见度特征及预报研究[D]. 周开鹏.兰州大学 2019
[5]江苏省能见度时空分布特征及其影响因子分析[D]. 崔健.南京信息工程大学 2015
本文编号：2946979
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