【摘 要】
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利用1993-2011年逐日地面资料对福建省18个地面站的雾日数进行了统计分析,且利用了2007-2012年1、2、11和12月的高空及T213数值预报资料选取预报因子,进行了相关分析,并分别
【机 构】
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福建省云霄县气象局; 福建省诏安县气象局; 福建省闽侯县气象局; 福建省平和县气象局; 福建省厦门市气象局;
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利用1993-2011年逐日地面资料对福建省18个地面站的雾日数进行了统计分析,且利用了2007-2012年1、2、11和12月的高空及T213数值预报资料选取预报因子,进行了相关分析,并分别建立了逐步回归能见度模型、BP神经网络能见度模型和判别大雾3种模型。结论如下:(1)从回代检验结果中看出BP网络模型稳定性次于逐步回归模型,但是BP网络模型的预测精度和成功率均高于逐步回归模型;(2)在试预报时候BP网络模型的预报效果较逐步回归模型更优秀,3个模型中判别大雾的模型准确率最高。建议在日常预报中使用BP网络大雾判别预报模型。
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