【摘 要】
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利用全球预报系统(GFS)模式数据与广州白云机场自动气象观测系统(AWOS)自动观测数据,建立了白云机场能见度的多元逐步回归和BP神经网络逐3 h的客观预报模型,并对白云机场2015
【机 构】
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民航中南空管局气象中心,广州市气候与农业气象中心
【基金项目】
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环境气象中长期预报方法研究(GRMC2017Q15)。
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利用全球预报系统(GFS)模式数据与广州白云机场自动气象观测系统(AWOS)自动观测数据,建立了白云机场能见度的多元逐步回归和BP神经网络逐3 h的客观预报模型,并对白云机场2015年一次低能见度天气过程进行预报分析。结果表明,在白云机场能见度下降并到达2 km的天气过程中,两种预报模型均能提前24 h预报出来;对于白云机场大雾天气的预报,两种预报模型可提前12 h预报出来,其中BP神经网络预报与实况相比,预报大雾出现时间与实际时间仅相差1个时次(3 h),大雾消失时间一致,最低能见度相差261 m,而多
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