基于SVM和RF方法的安陽霧預報研究

胡航菲

摘要 利用常規觀測資料，采用統計分析方法得到霧天氣時各氣象要素指標，然后基于SVM和RF方法建立安陽霧預報模型，并檢驗分析。結果表明：相對濕度越大，越易出現低能見度；出現霧時氣溫主要分布在-3～3 ℃，溫度露點差在0～3 ℃，風速大部在0～3 m/s，風向主要為偏南風、西南風，且以偏南風為主；SVM和RF 2種方法對霧分級預報效果總體一般，相對來說RF效果較好，綜合采用RF方法對霧進行分級預報。

關鍵詞 氣象要素；SVM方法；RF方法；霧

中圖分類號：P457.1 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）07–0148-03

大霧天氣是一種常見的災害性天氣。大霧天氣帶來的低能見度會對城市交通、高速公路、機場等交通安全帶來很大危害，而霧一旦與氣溶膠顆粒結合形成霧霾，將會對空氣質量、人體健康等方面產生嚴重的負面影響。

近年來，已有許多氣象學者對霧進行了大量研究[1-4]。黃彬等[5]對GRAPES-TYM模式海霧預報性能進行了檢驗，發現該模式對均壓場形勢下黃海海霧的落區預報最準確。馮濤等[6]利用統計方法建立了華北高速公路沿線及鄰近氣象站的霧定量統計預報模型，檢驗表明該方法具有一定的預報能力。楊紅子[7]分析研究了烏海市霧的環流特征和氣象要素變化，最終提煉出了預報指標—地面相對濕度≤90%，地面風速＜3.0 m/s，氣溫日較差在9～16 ℃之間。但是，由于不同地區的天氣條件不同，霧的預報技術存在一定的地域差異。安陽特殊的氣候特點、地形條件及城市布局，使其在大范圍天氣形勢比較穩定、濕度條件較好等條件下容易出現霧。在實際業務中，由于霧的局地性強、時空分布差異大，其預報存在較大的難度。

基于安陽市近30年常規氣象觀測資料，采用支持向量機方法（Support Vector Machine，SVM）和隨機森林方法（Random Forests，RF）分別建立霧預報模型，并對比檢驗分析，以期建立霧的有效預報方法，為安陽市霧預報預警服務工作提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料

采用1992—2021年安陽市5個縣（市）常規觀測資料，選用其中的霧日數據和氣溫、相對濕度、露點溫度、定時10 min風速、定時10 min風向、小時降水量、能見度等。

根據地面氣象觀測規范的定義，霧是指大量微小水滴浮游空中，使水平能見度V＜1.0 km的天氣現象。只要出現霧即統計為一個霧日。

1.2 方法

1.2.1 支持向量機方法（Support Vector Machine，SVM） SVM方法是基于統計學理論發展而來的，它是通過一個非線性映射p，將樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特征空間，使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特征空間中的線性可分的問題。即升維和線性化。SVM方法在氣象預報領域，如溫度、暴雨、云量的預報等方面已經取得了一定的進展。

1.2.2 隨機森林方法（Random Forests，RF） RF方法是集合了多個決策樹對樣本進行訓練，并預測的一種分類器。隨機森林方法的基本思想是先應用自助法重抽樣技術從原始訓練集中有放回地重復隨機抽取k個樣本，且每個樣本的樣本容量與原始訓練集相同；然后對k個樣本分別建立k個決策樹模型，得到k種分類結果；最后根據k種分類結果對每個記錄進行投票表決，決定其最終分類。大量理論和實踐研究證明，RF方法具有很高的預測準確率。

2 霧天氣的氣象要素特征

從形成原因來看，影響霧的氣象要素主要有氣溫、相對濕度、溫度露點差、風速等，通過分析可知，在選取的樣本時段，小時雨強主要在0.1～5.0 mm，

占比92.8%，此時能見度大部在2 km以上，占比77.3%，而本研究預報的重點是霧天氣的能見度情況，因此，暫時不考慮降水對能見度的影響。

從表1可以看出，在霧天氣時，影響能見度的主要因子是相對濕度和溫度露點差，其次是氣溫。除能見度與相對濕度呈負相關外，與其余氣象要素均呈正相關。

水汽飽和是霧形成和發展必不可少的條件之一，而飽和水汽壓與氣溫關系密切，故氣溫對霧的形成很重要。對于不同類型的霧，風的作用也不同。由圖1可知，出現低能見度時其水汽幾乎是近于飽和的，相對濕度越大，越容易出現低能見度天氣。出現霧時氣溫主要分布在-3～3 ℃，溫度露點差在0～3 ℃，風速大多在0～3 m/s，風向主要為偏南風和西南風，且以偏南風為主。

3 霧預報方法

在實際業務中，霧預報的重點是霧強度預報，依據其強度發布相應級別的預警信號。霧強度預報實質上是能見度的分級預報。本研究采用SVM和RF 2種分類算法進行建模，并對比分析，建立霧的有效預報模型。

3.1 預報模型的建立

在采用分類算法建模前，先確定分級標準。在建立霧預報模型時，能見度的分級標準以其等級進行劃分，但由于現有預報能力對V<200 m的情況預報效果較差，因此結合業務實際，重點研究0級（V≥10 000 m）、1級（1 000 m≤V<10 000 m）、2級（500 m≤V<1 000 m）和3級（V<500 m）的預報情況。

在建立模型時需先將訓練樣本數據離散化處理，再進行預報因子的確定。SVM中預報因子的確定采用逐步回歸方法。RF則是將所有預報因子輸入，在模型建立時自動篩選。以林州為例，由表2可知，模型4的復相關系數最大，結果最好，因此對于林州考慮采用模型4中的4個因子作為預報因子建立模型，其余站的因子使用同樣的方法選取。

對于SVM，確定預報因子后即可輸入訓練模型。訓練模型以原始樣本的2/3數據作為訓練樣本，以剩余的1/3數據樣本作檢驗，最后將1/3的數據樣本預報結果與其對應的實況進行對比，確定模型優劣。而RF相對簡單，將預報因子輸入建立預報模型后，使用與SVM相同的方法進行檢驗分析。

3.2 預報模型檢驗

對能見度分級預報模型的評價基于5種預報檢驗方法，分別為級別正確性評分、準確率（GR）、漏報率（PO）、空報率（FAR）和預報偏差（BS）。級別正確性評分中預報級別與實況級別完全正確100分，相差一級50分，相差兩級及以上0分。

式（1）～（4），NA為預報正確樣本數，NB為空報樣本數，NC為漏報樣本數。

3.3 結果分析

對SVM和RF方法建立的霧分級預報模型進行對比檢驗分析，2種方法對能見度分級的總體預報效果一般，相對來說RF較好。對于5個站點，2種方法均是以林州的預報效果最好，對安陽、滑縣預報效果較差。RF和SVM對各縣能見度分級的總體預報準確率分別為73.4%～75.6%和63.5%～75.1%，能見度級別正確性評分分別為86～87和81～87分。比較而言，RF對SVM方法中預報準確率較低的站點預報效果改善較明顯，如安陽站（表3）。

表4是5個站點霧分級預報的結果檢驗，0級時RF的預報準確率明顯高于SVM，RF和SVM對霧的分級預報準確率分別為56.5%～76.5%和35%～71%。

（1）1級時，2種方法的預報準確率均高于0級時，SVM的預報準確率高于RF，對于站點預報效果的好壞與0級時呈相反情況，1級時對林州預報效果最差，對安陽和滑縣預報效果較好。SVM和RF的預報準確率分別為81%～95%和76.3%～84.2%。

（2）2級時，2種方法對霧分級預報效果都不理想，幾乎均在10%以下，其中RF的預報效果稍好，SVM對除林州外的其他站點預報準確率均為0。

（3）3級時，2種方法對其預報效果都不太理想，但是其預報準確率高于2級時，對于安陽、林州、內黃，RF預報效果優于SVM，RF和SVM的預報準確率分別為19.4%～47.2%和1.0%～43.0%；對于湯陰和滑縣SVM預報效果優于RF，SVM和RF的預報準確率分別為44.0%～60.0%和24.8%～46.4%。

結合空報率、漏報率和預報偏差來看，除2級外RF預報效果均高于SVM。因此，綜合采用RF方法進行能見度分級預報。且2級和3級的低能見度預報效果明顯低于0級和1級。一方面，是分級造成的，在進行等級劃分時，0級和1級的數據量占總樣本的90%以上，低能見度的樣本量太少，采用RF或SVM時無法充分學習該等級的分類特征，效果較差。另一方面，在建立模型時，僅僅考慮了相對濕度、氣溫、溫度露點差、風速等氣象要素，尚未分析探空數據、天氣類型等，這對能見度具有一定的影響。

4 結論

（1）在霧天氣時，影響能見度的主要因子是相對濕度和溫度露點差，其次是氣溫。在出現霧時，氣溫主要分布在-3～3 ℃，溫度露點差在0～3 ℃，風速大多在0～3 m/s，風向主要為偏南風和西南風，且以偏南風為主。

（2）SVM和RF 2種方法對霧分級的預報效果總體一般，相對來說RF效果較好。綜合采用RF方法對霧進行分級預報。

（3）目前，對于低能見度的預報準確率較低。這可能主要受限于采用的預報因子數量、要素預報的準確率和統計資料的數量。隨著探空技術的不斷增強、新資料的挖掘應用以及EC細網格預報產品的進一步豐富，將會進一步提高預報準確率。

參考文獻

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[7] 楊紅子.烏海市霧預報指標分析[J].內蒙古氣象，2020（3）：20-23.

Study on Anyang Fog Forecast Based on SVM and RF Methods

Hu Hang-fei （1.Anyang National Climate Observatory， Anyang， Henan 455000）

Abstract Using conventional observation data and statistical analysis methods to obtain various meteorological element indicators during foggy weather， an Anyang fog prediction model was established based on SVM and RF methods， and the analysis was tested. The results show that the higher the relative humidity， the easier it was for low visibility to occur; When fog occurs， the temperature was mainly distributed at -3 to? 3 ℃， the temperature dew point difference was 0 to 3 ℃， and the wind speed was mostly 0 to 3 m/s. The wind direction was mainly southerly， southwesterly， and mainly southerly. The overall effect of SVM and RF methods on fog classification and prediction was generally average， while the effect of RF was relatively good. RF methods were comprehensively used for fog classification and prediction.

Key words Meteorological elements; SVM method; RF method; Fog