【摘 要】
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能见度对于生产生活安排具有重要的指导意义,目前我国的能见度监测网络站点覆盖相对稀疏,观测数据具有空间离散性和局地性。利用集合深度学习模型融合多源数据估计能见度,该
【机 构】
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华云升达（北京）气象科技有限责任公司,佐治亚理工学院土木与环境工程学院,北京市气象局,中国气象局气象探测中心,中国华云气象科技集团公司
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能见度对于生产生活安排具有重要的指导意义,目前我国的能见度监测网络站点覆盖相对稀疏,观测数据具有空间离散性和局地性。利用集合深度学习模型融合多源数据估计能见度,该集合模型包括了深度神经网络模型、随机森林模型、梯度强化模型和广义线性模型四种机器学习器,融合了气象观测、大气成分观测、模式模拟和土地利用类型等多源数据,并利用Barnes客观分析进一步消除深度学习融合误差,开发出空间连续的能见度网格数据集。该数据的空间分辨率为12km,经过独立样本评估,融合数据的R^2为0.61。相比较于空间插值和线性模型等方法
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