热带气象学报

作者：蒲秀姝, 刘新超, 宋怡轩, 郭荣, 郭洁

单位：1.四川省气象服务中心，四川成都6100722.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川成都6100003.西北师范大学计算机科学与工程学院，甘肃兰州730000

关键词：道路气象状况, 预测模型, 决策树, 机器学习, 气象服务

基金：高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金青年专项SCQXKJQN202218；中国气象局西南区域气象中心创新团队基金XNQYCXTD-202203；

道路气象状况与交通安全密切相关，路面湿滑、结冰易引发行车事故，因此需要实现准确且及时的道路气象状况预测。利用雅康高速路段内3个地面观测点的道路气象状况观测数据，以及对应区域的连续24 h数值天气预报数据，构建决策树模型，建立数值天气预报结果与多种道路气象状况类别之间的对应关系，实现未来连续24 h的道路气象状况预测。结果表明，针对3个地面观测点的5类道路气象状况，在交叉验证实验中，所提出模型的平均准确率为89.79%，在外推实验中，模型对未来第6 h预测的平均准确率为64.73%，未来第12 h预测为77.30%，未来第18 h预测为80.19%，未来第24 h预测为70.41%。研究方法可以有效实现连续空间覆盖、长时间的道路气象状况预测，为交通运输安全、公众出行决策、气象预报服务等方面提供重要参考信息。

来源：2024年第6期

《热带气象学报》期刊编辑部

查看热带气象学报杂志2024年第6期