作者：徐志鹏; 张苏平; 衣立; 马艳神经网络海雾能见度精细化分级预报
摘要：本文对青岛2014～2015年4～8月份位于青岛奥帆基地站和胶州湾跨海大桥上的大桥4站的逐小时自动气象站测量数据进行多种统计分析工作，发现两地能见度变化影响因子有不同特点，大桥4站在雾出现时降温增湿过程更明显。能见度处于1km以下时，风速降低，温度降低，绝对湿度减小会导致更低的能见度出现。使用神经网络方法分别对两站建立逐小时的能见度分级预报模型，并用2016年4～8月数据进行预报检验，表明少数关键预报因子就可以较好地建立预报模型，奥帆基地站能见度0～1km和1～5km级别的TS评分可超过0．4，因子增多会提升能见度1～5km级别的预报效果。两站独立建模比使用一个模型预报效果更好。该研究为青岛近岸能见度精细化客观定量预报提供参考。
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