基于机器学习的长江重庆航道雾情特征提取
陈施吉1
李家启1
王远谋1
李科2
孙恩虹3
1.重庆市气象服务中心,重庆4011472.长寿区气象局,重庆4012203.江津区气象局,重庆402260
摘要：基于2018-2020年长江沿线26个自动气象监测站的逐5 min能见度监测数据、重庆海事管辖水域资料和长江航道基础地理信息,利用K-Means、DTW、PCA等机器学习算法,分析了长江重庆航道雾情的时空分布、时序形态等特征.结果表明:长江重庆航道雾情过程高发区域是涪陵-忠县水域,长寿及上游水域次之;江面雾情过程较高频率出现在夏季的6月、7月,冬季较之偏少,大部分的雾情过程时长均在1 h内,多在夜间生成及结束;不同时间长度的雾情过程具有不同的时序形态特征,当时长不足27 h时,主要表征能见度下降过程的信号,超过27 h的过程则主要表征能见度回升阶段信号,"象鼻形"先期振荡信号随着雾情过程时长的加大而进一步增强.
关键词：重庆长江航道雾机器学习
分类号：P426.4(气象基本要素、大气现象)
资助基金：重庆市气象部门业务技术攻关项目(YWJSGG-202135)智慧气象服务系统建设项目(2020-500112-05-01-129096)
论文发表日期：2022-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 845-853 )
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