北京地区能见度变化特征及其临近外推预报研究

doi:10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0338

摘要/Abstract

摘要：

能见度作为表征大气透明度的重要气象要素，对交通安全、航空运输及公众健康具有重要影响。本文基于2013—2022年自动气象站数据，分析北京地区能见度的区域特征和变化趋势，同时开展深度学习能见度临近外推预报研究。结果表明：1）不同等级能见度出现频率依次为“好”（49.70%~75.12%）、“一般”（14.39%~40.82%）、“较差”（2.75%~10.95%）、“差”（0.10%~6.28%）、“极差”（0~3.01%）；2）基于前72、60、48、36、24、12、6 h开展的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）方法能见度临近外推预报试验中，基于前48 h RNN外推未来1 h能见度效果最优，基于前36 h RNN外推未来2 h能见度效果最优，而基于前6 h LSTM外推未来1 h和2 h能见度效果均最优；3）RNN和LSTM均可以把握未来0~2 h不同地理位置能见度的变化，也具备对于受天气形势影响的能见度“转折点”的判断能力。整体上，RNN外推预报效果优于LSTM，但两种模型的预报结果均存在一定的滞后性。

关键词: 北京, 能见度, 深度学习, 外推预报

Abstract:

As an essential meteorological indicator of atmospheric transparency, visibility holds significant implications for traffic safety, aviation operations, and public health. In this study, the characteristics and changes of visibility in Beijing were analyzed based on the data of automatic weather stations from 2013 to 2022, and the research on the nowcasting extrapolation of visibility based on deep learning was carried out. The main conclusions are as follows: 1) The frequency of different visibility levels ranges from 49.70% to 75.12% for “good”, 14.39% to 40.82% for “fair”, 2.75% to 10.95% for “bad”, 0.10% to 6.28% for “poor”, and 0 to 3.01% for “very poor”; 2) In the visibility nowcasting extrapolation experiments conducted using Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-term Memory Network (LSTM) based on the previous 72, 60, 48, 36, 24, 12, and 6 hours, the RNN based on the previous 48 hours had the best effect in extrapolating future one hour visibility, the RNN based on the previous 36 hours had the best effect in extrapolating future two hours visibility, and the LSTM based on the previous 6 hours had the best effect in extrapolating both future one hour and two hours visibility; 3) Both RNN and LSTM can predict the changes in visibility at different locations in the next 0 to 2 hours, and also have the ability to identify the “turning points” of visibility affected by weather conditions. Overall, the extrapolation forecasting effect of RNN is better than that of LSTM, but the forecast results of both models still have a certain lag.

Key words: Beijing, visibility, deep learning, extrapolation

中图分类号:

P457.7

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图/表 11

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等级	定性描述用语	水平能见度（V）
1	优	V≥10 km
2	良	2 km≤V<10 km
3	一般	1 km≤V<2 km
4	较差	500 m≤V<1 km
5	差	50 m≤V<500 m
6	极差	V<50 m

等级	定性描述用语	水平能见度（V）
1	优	V≥10 km
2	良	2 km≤V<10 km
3	一般	1 km≤V<2 km
4	较差	500 m≤V<1 km
5	差	50 m≤V<500 m
6	极差	V<50 m

测站类型	站名	各站能见度变化趋势（时段）	2016—2022年各站能见度变化趋势
道面站	温榆河	658^*（2013—2022年）	813^*
	京津塘23 km	553^*（2014—2022年）	376
	琉璃河环岛	886^*（2013—2022年）	963^*
	小汤山西桥	354^*（2014—2022年）	466^*
国家站	顺义	422^*（2014—2022年）	-160
	海淀	371（2015—2022年）	-68
	延庆	404^*（2014—2022年）	227
	佛爷顶	-256（2015—2022年）	-439^*
	汤河口	10（2015—2022年）	-237
	密云	344^*（2014—2022年）	82
国家站	怀柔	333^*（2015—2022年）	140
	上甸子	157（2015—2022年）	193
	平谷	667^*（2014—2022年）	280^*
	通州	428^*（2016—2022年）	428^*
	朝阳	479（2014—2022年）	-211
	昌平	446^*（2014—2022年）	-179
	斋堂	-271（2015—2022年）	-602^*
	门头沟	-327（2014—2022年）	-263
	观象台	753^*（2014—2022年）	557^*
	石景山	-675（2016—2022年）	-675
	丰台	570（2014—2022年）	-214
	大兴	492^*（2016—2022年）	492^*
	房山	707^*（2014—2022年）	379^*
	霞云岭	225（2015—2022年）	-164
		20站表现为增加	13站表现为增加

测站类型	站名	各站能见度变化趋势（时段）	2016—2022年各站能见度变化趋势
道面站	温榆河	658^*（2013—2022年）	813^*
	京津塘23 km	553^*（2014—2022年）	376
	琉璃河环岛	886^*（2013—2022年）	963^*
	小汤山西桥	354^*（2014—2022年）	466^*
国家站	顺义	422^*（2014—2022年）	-160
	海淀	371（2015—2022年）	-68
	延庆	404^*（2014—2022年）	227
	佛爷顶	-256（2015—2022年）	-439^*
	汤河口	10（2015—2022年）	-237
	密云	344^*（2014—2022年）	82
国家站	怀柔	333^*（2015—2022年）	140
	上甸子	157（2015—2022年）	193
	平谷	667^*（2014—2022年）	280^*
	通州	428^*（2016—2022年）	428^*
	朝阳	479（2014—2022年）	-211
	昌平	446^*（2014—2022年）	-179
	斋堂	-271（2015—2022年）	-602^*
	门头沟	-327（2014—2022年）	-263
	观象台	753^*（2014—2022年）	557^*
	石景山	-675（2016—2022年）	-675
	丰台	570（2014—2022年）	-214
	大兴	492^*（2016—2022年）	492^*
	房山	707^*（2014—2022年）	379^*
	霞云岭	225（2015—2022年）	-164
		20站表现为增加	13站表现为增加

外推方案	未来1 h		未来2 h
外推方案	平均MAE	最小MAE	平均MAE	最小MAE
基于前72 h	1 983	1 612	2 133	1 770
基于前60 h	1 983	1 656	2 138	1 760
基于前48 h	1 973	1 604	2 144	1 800
基于前36 h	1 980	1 608	2 129	1 799
基于前24 h	1 974	1 662	2 145	1 770
基于前12 h	1 986	1 651	2 136	1 767
基于前6 h	1 981	1 619	2 137	1 770