1、第 卷 第 期 年 月海 洋 气 象 学 报 .宋萍车军辉国婷婷等.环胶州湾高速路面低温气候特征和 预报模型.海洋气象学报():.():.:./.()环胶州湾高速路面低温气候特征和 预报模型宋萍车军辉国婷婷施尚永(.山东省气象防灾减灾重点实验室山东 济南.山东省气象服务中心山东 济南.佛罗里达州立大学美国佛罗里达州)摘要:利用环胶州湾(青兰高速起始段及胶州湾大桥)个高速交通气象观测站逐 监测资料统计分析了冬季环胶州湾高速路面低温(路面温度 )出现频率、出现时间特征及其与气象要素的相关性 结果表明:冬季环胶州湾高速路面结冰风险普遍较高空间分布上呈现“西南高东北低”的特点逐时最低路面温度日变化趋势
2、与逐时最低气温基本一致全天各时次最低路面温度均高于最低气温:气温、路面温度和:相对湿度与次日最低路面温度呈正相关:风速与次日最低路面温度呈负相关 经过参数调优的支持向量机()模型预报路面温度 准确率达到.高于多元线性回归模型并在独立性检验中得到了验证对实际预报服务具有指导意义关键词:胶州湾路面低温支持向量机多元线性回归中图分类号:文献标志码:文章编号:():./.收稿日期:修回日期:基金项目:山东省气象局科研项目()第一作者简介:宋萍女硕士工程师主要从事气象服务及其关键技术研发.通信作者简介:国婷婷女硕士工程师主要从事专业气象服务和计算机技术开发.(.):.().:.()第 期宋萍等:环胶州湾
3、高速路面低温气候特征和 预报模型.:()引言 年山东高速公路通车里程突破 到 年 全 省 高 速 公 路 及 在 建 里 程 将 达 到 基本实现“县县双高速”恶劣天气会对高速道路交通安全产生严重影响交通安全指挥、应急处置等气象服务需求点多、线长、面广 年以来公安部交管局联合交通运输部公路局、中国气象局减灾司在山东开展“一路三方”交通应急联动处置试点工作和恶劣天气高影响路段优化提升气象保障工作其中道路结冰监测预警是交通气象应急联动处置和气象服务保障中的重点难点 青岛兰州高速公路即 青兰高速是中国国家高速公路网编号的东西方向主干线之一青岛胶州湾大桥是国家高速公路 青兰高速的起点段是目前中国北方最
4、长的跨海大桥是山东高速公路网中的重要组成部分 因此开展环胶州湾高速路面温度预报研究对实现山东高速公路安全和畅通运行有重要意义有研究表明道路结冰的先决条件是路面温度低于 因此路面温度是预报道路结冰的一个重要参数 美国和欧洲的一些国家在路面温度预报方法研究方面起步较早已经具备完善的路面温度监测预报技术 加拿大开发的路面温度预报模 型()结合观测和预报数据能够实现对路面温度的长时间预报 等利用随机森林方法建立网格化的路面低温概率预报模型该方法可以把物理模式不易计算的车流量、道路组成以及周边建筑和地形阴影的影响考虑在内统计评估显示预测效果较好 近年来我国高速公路交通气象观测站的布设也已进入高速发展阶段
5、北京、河北、安徽和江苏等省都相继开展路面温度监测预警与预报技术研究 曲晓黎等开展京石高速路面温度特征及预报模型研究预报误差在 以内的站点占 舒斯等统计分析湖北 个含有路面温度观测的交通气象观测站得出路面温度达到 时的临界气温进而通过概率模型计算得到结冰起始拐点指导高速公路及时采取消冰措施 闫昕旸等、田华等和朱承瑛等应用逐步回归、地表热量平衡方程以及机器学习等方法建立了山区和沪宁高速最低路面温度预报模型预报结果与实况误差较小具有实际指导应用意义袁成松等、刘梅等、李蕊等和史达伟等采用 模式、支持向量机和.决策树算法对沪宁高速及南京、湖北部分地区的路面温度进行预测分析建立了路面高温及低温预报模型对交
6、通气象业务有重要的应用价值 李兰兰等利用泰安交通气象观测站逐时观测资料建立了分季节路面温度预报模型最高准确率出现在冬季达到.另外根据山东高速公安交警路上巡查记录路面结冰的发生与路段地理地貌有很大关系水体附近、桥梁、隧道口背阴处是路面结冰高发区 由此可见利用交通气象观测站观测资料对路面温度的预报取得了很好的效果但是路面低温预报模型的建立有很强的地域性特点而关于山东沿海地区的高速路面低温研究还相当缺乏 因此本文利用山东环胶州湾高速交通气象站观测资料通过分析路面低温发生的时空变化特征运用支持向量机()和 多 元 线 性 回 归()方法构建环胶州湾高速路面低温预报模型并比较两种模型的预报效果择优应用
7、资料和方法研究区域(图)为青岛南部胶州湾附近地处山东半岛南部濒临黄海受海洋和陆地气候共同影响冬季温度较低 冬、春季出现大风的频率较高 研究数据来自布设在 青兰高速起始段及胶州湾大桥的 个环胶州湾交通气象观测站 年共 冬季(月次年 月)气温、路面温度、相对湿度、风向和风速等逐 的监测资料 本文中对监测资料偏差和缺漏数据进行必要的剔除与订正 另外为了保证路面低温预报检验的独立性后文中第 节和第 节统计分析和建模海 洋 气 象 学报第 卷中采用 年 冬季数据第 节模型检验中采用 年 冬季数据图 青兰高速起始段和胶州湾大桥交通气象观测站点位置及微环境.文中主要采用支持向量机()方法对路面低温进行预报并
8、与多元线性回归预报结果进行对比分析 方法是利用核函数将自变量投射到高维空间并利用二次规划解出可以分隔两类事件样本点的超平面即求解支持向量进而根据自变量在高维空间相对超平面的位置来判断分类是一种有坚实理论基础的小样本学习方法 与传统的神经网络学习方法基于经验风险最小化(以训练误差最小化为优化目标)准则不同 方法实现了结构风险最小化原理(以训练误差作为优化问题的约束条件以置信范围最小化为优化目标)方法中误差惩罚参数 是对结构风险和经验风险的折中 越大越趋向于对训练集全分对的情况这样会出现训练集测试时准确率很高但泛化能力弱 值小容错能力增强泛化能力较强 如图 所示经过参数的调优学习结果是可以按照结构
9、风险最小化原理的要求从很多超平面 中得到最优的超平面 既能将两类样本正确分开又能使分类间隔最大使得 方法的分类性能和泛化能力要好于传统的分类方法由于高斯核函数(又称径向基函数)具有较强的非线性映射能力因此本文采用 作为核函数其公式如下:()()其中:、为样本()表示两个样本之间的关系 为核函数的宽度核函数参数 决定了样本空间至特征空间的一种映射关系 因此需要根据实际应用对误差惩罚参数 和核函数 进行优化以保证模型的最佳预测效果多元线性回归是最常用的统计分析方法主要根据最小二乘法原理由历史数据统计得到多个自变量与因变量之间线性的经验关系0 xy8BLPBLP超平面的法向量实心点和空心点两类样本图
10、 支持向量机分类超平面示意图.环胶州湾高速路面低温时间特征及影响因子分析.路面低温出现频率当统计时段内日最低路面温度低于 记为出现 次路面低温依此计算各个站点统计时段内路面低温总次数除以统计时段总日数则得到各个站点路面温度低于 的平均频率 同样求出最低路面温度低于 和低于 的频率由图 来看研究区域内 以下的路面低温出现频率整体较高说明环胶州湾冬季路面结冰风险普遍偏高 不同强度路面低温空间分布具有一定的相似规律路面低温频率呈现“西南高东北低”的特点 个站路面温度低于 的频率最小值为.该值出现在胶州湾北侧的 站低于 的频率最大值达到.该值出现在胶州湾西侧的 站 个站路面温度的平均值达到.个站路面温
11、度低于 频率和低于 频率最小值也都出现在 站分别为.和.最大值也都出现在 站分别为.和.第 期宋萍等:环胶州湾高速路面低温气候特征和 预报模型36.5N36.336.135.9120.4E120.0120.290858075706560555033UBUCL#tCM(36.5N36.336.135.9120.4E120.0120.255504540353025201533UCUCL#tCM(36.5N36.336.135.9120.4E120.0120.21816141210864233UDUCL#tCM(图 个站点不同强度路面低温频率.().路面温度及低温发生的时间变化特征特征选择是机器学习
12、过程中重要的一步关乎最终模型性能的好坏而且路面温度与时间变化有很大关系所以建模之前对每个站的路面温度及低温发生的时间变化特征进行分析讨论选择最优的自变量与因变量 首先计算环胶州湾高速各站平均逐时最低气温和逐时最低路面温度(后文简称“最低气温”和“最低路面温度”)其次计算各时次最低路面温度低于 的出现频率及最低路面温度为一天中最低值的频率由图 可以看出最低路面温度和最低气温日变化趋势基本一致全天各时次最低路面温度均高于最低气温最低路面温度最大值出现在:早于最低气温 并且二者差值在高值区(:)较大最大差值达到.最低路面温度和最低气温最小值都出现在:都低于 且差值不大由图 来看日最低路面温度出现的时
13、间段相对集中出现在:的频率接近 最低路面温度降到 以下的频率最小值.出现在:之后开始明显变大最大值.出现在:变化起伏较大且与最低气温的日变化趋势相反 冬季日落时间在:之前与降到 以下的频率增大时间一致由此可见太阳辐射对环胶州湾高速路面温度有重要影响 为了保证预警的时效性并且考虑夜间路面结冰对道路安全的重要影响结合最低路面温度时间分布特征最终利用:的气象变量建立模型预报:次日:(后文简称“夜间到次日”)最低路面温度发生情况.路面低温与气象要素的相关性 是二分类模型因此使用夜间路面温度是或否达到 以下作为因变量多元线性回归模型可使用夜间到次日最低路面温度作为因变量10864202#CCL#!#CL
14、#t”与“”两类再与实际观测到的类别进行对比 由结果可见两种预报模型的最高预报准确率均出现在包含白天气温、路面温度、变温以及相关性较大的湿度的 组并且高于包含所有变量的 组表明白天的温度和变温对于夜间路面低温发生的预报很重要而且自变量并非越多越好在建模时还是应该尽量选择与因变量关联性比较好的自变量 同时结果中也分别给出了夜间路面温度“”与“”时的预报准确率这是因为我们不仅需要关注某个模型总体的预报准确率更要关注这个模型错报的部分是漏报还是空报从风险管理的角度来看低温发生被漏报带来的危害更大 组中两种模型的预报准确率都达到了.以上其中 模型总体预报准确率为.、路面温度 的预报准确率为.都略高于多
15、元线性回归因此在环胶州湾高速站点中经过参数优化的支持向量机模型是更优的预报选择表 两种预报模型的拟合率及预报准确率 单位:方案名称建模方法建模拟合率预报准确率 预报准确率 预报准确率多元线性回归.支持向量机.多元线性回归.支持向量机.多元线性回归.支持向量机.多元线性回归.支持向量机.海 洋 气 象 学报第 卷 路面低温预报效果检验通过对环胶州湾高速站点路面低温出现时间特征及影响因子分析利用支持向量机模型建立了环胶州湾高速路面低温预报模型 为进一步检验模型的预报效果利用 年冬季(年 月 年 月)数据建模自变量采用表 中准确率最高的方案 每个站点测试样本数为 个 因为 站、站和 站 年冬季数据缺
16、测因此在检验中剔除 由 个站点检验结果(表)来看模型整体预报准确率高于.其中胶州湾西北侧部分站点路面温度 的预报准确率超过.说明模型具有一定的实际应用价值和服务意义表 站预报模型独立检验结果 单位:站号预报准确率 预报准确率 预报准确率.平均值.结论利用环胶州湾(青兰高速起始段及胶州湾大桥)的 个高速交通气象观测站 年共 冬季(月次年 月)气温、路面温度、相对湿度、风向和风速等逐 的监测资料统计分析了环胶州湾高速路面低温出现频率、出现时间特征以及与气象要素的相关性基于支持向量机和多元线性回归建立了环胶州湾高速路面低温(路面温度 )预报模型并对模型预报效果进行对比检验得出以下主要结论:()冬季环
17、胶州湾高速路面结冰风险普遍较高路面低温的最大频率达到.空间分布上呈现“西南高东北低”的特点()对各站点数据求平均得出小时最低路面温度和小时最低气温日变化特征基本一致全天中小时最低路面温度均高于小时最低气温()在路面低温与气象要素相关性分析中发现环胶州湾高速:气温、路面温度和:相对湿度与夜间到次日最低路面温度呈现正相关关系且相关性较好而:风速与夜间到次日最低路面温度相关系数为负值()两种统计模型最高预报准确率均出现在包含气温、路面温度、相对湿度、空气变温和路面变温的自变量组合中其中经过参数调优的 模型准确率较高 路面温度 预报准确率达到.并在独立性检验中得到了验证对实际预报服务具有指导意义最后本
18、文仅使用交通气象观测站点数据作为模型的输入参数未考虑天气学变化、天空状况等对路面温度预报的影响下一步将针对以上不足开展深入研究参考文献:董天翔包云轩袁成松等.三种统计预报模型在江苏省道路低温预警中的应用.气象科技():.王可心包云轩朱承瑛等.随机森林回归法在冬季路面温度预报中的应用.气象():.邹兰军刘姝陆勤静.基于神经网络的路面温度模型与结冰潜势研究.公路():.():.:.:.:.():.():.第 期宋萍等:环胶州湾高速路面低温气候特征和 预报模型曾峰蒋勇.路面实测温度的随机性预估模型研究.公路():.:.冯蕾王晓峰何晓凤等.基于 和 的江苏省路面高温精细化预报.应用气象学报():.曲晓
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