【摘要】：霧霾等大氣污染是近些年我們主要面臨的環(huán)境污染問題之一,同時大氣污染會導(dǎo)致大氣能見度降低。大氣能見度的預(yù)測對于城市空氣污染的防治和交通安全具有十分重要的作用。目前,大氣能見度預(yù)報存在精度不高的問題,為此,對于大氣能見度預(yù)報進行訂正,以獲得更好的預(yù)報精度具有重要的實用價值。首先,本文分析了上海市區(qū)、上海郊區(qū)和上海崇明在月、周和日周期上的變化特征,并分析了大氣能見度與各滯后期上的滯后項之間的線性相關(guān)性。同時,提取大氣能見度的月、周、日和滯后項特征作為預(yù)報訂正模型的備選特征。隨后,分區(qū)域建立基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)框架的WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式大氣能見度預(yù)報訂正模型。其中,模型建立分三個步驟。第一步,根據(jù)原始WRF模式預(yù)報精度差異,每個研究區(qū)域分為三個時間段分別建立模型。第二步,對模型初始輸入特征進行特征分析,主要包括特征合成和特征選擇。通過特征合成獲得WRF模式在各等壓面高度上風(fēng)速的水平和垂直分量預(yù)報值。通過利用方差選擇法和基于GBDT算法的特征貢獻度方法,獲得模型的最優(yōu)特征子集作為最終模型輸入特征。第三步,分區(qū)域分時間段分別建立基于LightGBM框架的WRF模式大氣能見度預(yù)報訂正模型。利用網(wǎng)格搜索法獲得各個模型的最優(yōu)參數(shù)。利用十折交叉驗證法驗證模型的穩(wěn)定性。最后,在各自驗證集上驗證模型的效果。結(jié)果表明:在驗證集上,上海三個研究區(qū)域的預(yù)測MAE(平均絕對誤差)均在2097m到3312m之間,相對于原始WRF模式預(yù)報MAE至少提升了2625m,提升比例為47.2%;預(yù)測RMSE(均方根誤差)均在3164m到4418m之間,相對于原始WRF模式預(yù)報RMSE至少提升了3239m,提升比例為45.1%;預(yù)測~2(決定系數(shù))均在0.76到0.87之間,相對于原始WRF模式預(yù)報~2至少提升了0.56。由此可得,利用基于LightGBM算法建立的上海市大氣能見度預(yù)報訂正模型有良好的預(yù)報精度,能顯著提升原始WRF模式預(yù)報精度。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：X831;P457.7
【圖文】：

本文技術(shù)路線圖

研究區(qū)域

選取的 K 為 5，使用最相近的 5 條記錄對缺失值進行填充，處理完成后，所有的缺失值都被填充。圖3-2 展示了上海崇明地區(qū)大氣能見度缺失值填充前后的效果對比，其中黑色折線表示未填充缺失值的大氣能見度時間序列，紅色折線表示使用 KNN 方法填充缺失值后的時間序列�？梢园l(fā)現(xiàn)，使用 KNN 方法填充缺失值后的大氣能見度序列基本符合原始的變化規(guī)律，填充效果較好。3.4 本章小結(jié)在本章中，首先介紹了本文的研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源，并將總研究區(qū)域上海依

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本文編號：2768658