| 三种统计预报模型在江苏省道路低温预警中的应用 |
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| 引用本文： | 董天翔,包云轩,袁成松,周林义,焦圣明.三种统计预报模型在江苏省道路低温预警中的应用[J].气象科技,2018,46(4):773-784. |
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| 作者姓名： | 董天翔 包云轩 袁成松 周林义 焦圣明 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心;中国气象局交通气象重点开放实验室;江苏省气象科学研究所;江苏省气象信息中心 |
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| 基金项目： | 江苏省科技支撑计划(BE2015732)，国家公益性行业（气象）科研专项(GYHY201406029,GYHY201306043)，江苏省气象局北极阁基金(BJG201404)资助 |
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| 摘 要： | 为了更好地开展道路交通低温灾害的预警,减轻道路结冰给车辆行驶造成的危害,本文利用2012—2016年江苏省高速公路网AWMS系统交通气象观测数据,在对路面低温发生规律进行分析的基础上,结合多元线性回归、朴素贝叶斯以及支持向量机3种统计预报方法,开展了路面低温预警的统计建模与预报试验。结果表明:(1)江苏全省高速公路网路面温度出现0℃以下、-2℃以下、-5℃以下的低温频率均呈"北高南低"分布。(2)全省高速公路网路面温度出现0℃以下的低温时次大多在15:00到次日06:00之间。(3)在对京沪高速M9308站的单站建模与预报试验中发现,路面低温预报因子组合中以13:00气温、13:00—18:00气温变温、13:00路面温度、13:00—18:00路面变温、13:00路基温度、13:00—18:00路基变温、18:00相对湿度和18:00风速U分量为自变量组合的预报方程效果最好,3种方法中以朴素贝叶斯模型的预报准确率最高;(4)就全省高速公路网而言,3种统计预报模型的路面低温预报准确率均超过75%,通过对全路网路面低温预报的试验结果对比发现,多元线性回归方法对江苏省北部路网的预报效果最好,预报准确率大多在85%以上;而支持向量机模型对江苏省南部路网的预报效果最好,大部分站点的低温预报准确率达95%以上。
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| 关 键 词： | 路面低温 统计预报 多元线性回归 朴素贝叶斯 支持向量机模型 |
| 收稿时间： | 2017/7/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/10/23 0:00:00 |
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