高榮珍，李　欣，任兆鵬，王建林（青島市氣象局，山東青島266003）

青島沿海海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型研究

高榮珍，李欣，任兆鵬，王建林
（青島市氣象局，山東青島266003）

利用青島2006—2013年4—8月地面觀測(cè)資料以及FNL再分析資料，采用分類與回歸樹(shù)（CART）方法建立了青島沿海海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型，并根據(jù)2014年4—8月海霧預(yù)報(bào)空?qǐng)?bào)情況，調(diào)整了預(yù)報(bào)模型中部分判別流程及預(yù)報(bào)指標(biāo)閾值。2015年5月預(yù)報(bào)結(jié)果表明：修訂后的青島沿海海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型72 h內(nèi)海霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率可達(dá)70%—75%左右，表明修訂后的海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型可基本滿足常規(guī)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)需求。青島沿海海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型中2 m相對(duì)濕度和海表溫度最為關(guān)鍵，另外850 hPa風(fēng)向在海霧判別中也很重要，而且隨著季節(jié)的不同判別閾值也明顯不同。

CART；決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型；海霧；青島沿海

1　引言

海霧是青島沿海地區(qū)主要災(zāi)害性天氣之一。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，海霧對(duì)人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊懭遮吤黠@，不僅直接影響海上的各類活動(dòng)，而且對(duì)沿海地區(qū)交通的正常運(yùn)行、空氣質(zhì)量、人類健康等均有重要影響。與其他災(zāi)害性天氣相比，海霧的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)水平還遠(yuǎn)不能滿足業(yè)務(wù)需求［1］。

海霧的預(yù)報(bào)方法主要有天氣學(xué)方法、數(shù)值預(yù)報(bào)方法以及統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法。天氣學(xué)方法即基于天氣形勢(shì)利用天氣學(xué)原理做出的天氣預(yù)報(bào)方法，是目前沿海海霧預(yù)報(bào)的主要方法之一。近年來(lái)，海霧數(shù)值預(yù)報(bào)研究成果豐碩，部分成果進(jìn)行了業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化［2-3］。使用結(jié)果表明，數(shù)值預(yù)報(bào)對(duì)大范圍海霧預(yù)報(bào)效果較好，對(duì)于局地性的、小范圍海霧預(yù)報(bào)效果稍差［3］。統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法在我國(guó)沿海地區(qū)海霧的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中也取得了一定成效［4-7］，常見(jiàn)的建模方法有逐步回歸、模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及分類與回歸樹(shù)（Classification and regression tree，CART）等，可實(shí)現(xiàn)未來(lái)是否有霧的判別。關(guān)于青島沿海海霧有模式輸出（Model Output Statistic，MOS）統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法［4］、SVM統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法［6］，由于建?；跀?shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，所以隨著數(shù)值預(yù)報(bào)模式的更新?lián)Q代，上述預(yù)報(bào)方法已不在業(yè)務(wù)中使用。為此，需要重新建模。在統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法中，分類與回歸樹(shù)方法是近年來(lái)普遍采用的一種數(shù)據(jù)分類方法［8］，在醫(yī)療判斷、氣象預(yù)測(cè)等方面得到了很好的應(yīng)用［8-11］。

本文旨在采用CART方法建立青島沿海海霧預(yù)報(bào)模型，為海霧預(yù)報(bào)提供新方法。利用2006—2013年4—8月青島沿海觀測(cè)站（54857）地面觀測(cè)資料，以及同期FNL再分析（Final Operational Global Analysis）資料，采用CART方法建立海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型，并依據(jù)2014年4—8月空?qǐng)?bào)情況對(duì)其進(jìn)行修訂，獲得最終的青島沿海海霧預(yù)報(bào)模型。

2　資料與方法

2.1資料

本文所用資料包括2006—2013年每年4—8月每天02、08、14、20時(shí)（北京時(shí)，下同）54857站地面人工觀測(cè)資料和2014—2015年能見(jiàn)度儀觀測(cè)資料。54857站為國(guó)家氣象基本觀測(cè)站，位于36.1°N、120.3°E，海拔76 m，距離海邊2 km左右。本文以2006—2013年能見(jiàn)度、地面風(fēng)向和天氣現(xiàn)象作為挑選海霧記錄的依據(jù)，并以“0、1”二元變量表示無(wú)霧和有霧。當(dāng)能見(jiàn)度低于1 km、且天氣現(xiàn)象記錄為霧時(shí)，記為1；當(dāng)能見(jiàn)度大于1 km，或能見(jiàn)度小于1 km，但天氣現(xiàn)象為降水時(shí)記為0。另外，由于沿海地區(qū)的霧有可能混雜了輻射霧等其他不同性質(zhì)的霧，考慮到青島沿海海霧多出現(xiàn)在偏南風(fēng)情況下，因此刪除了在上述大霧記錄中地面風(fēng)向范圍為270°—360°以及0°—90°記錄。經(jīng)上述預(yù)處理后，54857分類記錄數(shù)3 462組，其中海霧記錄291組。由于中國(guó)氣象局2014年起取消了人工夜間觀測(cè)，所以2014—2015年海霧日以能見(jiàn)度儀監(jiān)測(cè)為準(zhǔn)。

圖1　地面觀測(cè)站（*，54857站，36.1°N、120.3°E）與預(yù)報(bào)參考點(diǎn)（*，35.5°N、120.5°E）地理位置（文中預(yù)報(bào)參考點(diǎn)

表1　用于CART方法的預(yù)報(bào)變量

另外，本文使用FNL再分析資料作為分析青島沿海海霧與海洋氣象條件關(guān)系的預(yù)報(bào)變量。FNL資料空間分辨率為0.5°×0.5°，時(shí)間分辨率為逐6 h。預(yù)報(bào)參考點(diǎn)的位置選在54857站正南方海上一點(diǎn)（見(jiàn)圖1），資料為周圍四點(diǎn)平均。在預(yù)報(bào)變量的選擇上，考慮到海霧發(fā)生條件，選取了海上低層大氣風(fēng)溫濕要素以及海表溫度、近海面層氣溫與海溫差作為預(yù)報(bào)變量，共計(jì)52個(gè)（見(jiàn)表1），包括海表溫度、2 m氣溫、海氣溫差、2 m相對(duì)濕度、行星邊界層厚度（PBL）、2 m比濕、10 m風(fēng)向風(fēng)速和U、V分量，1 000—850 hPa各層相對(duì)濕度、云水、氣溫、U、V、風(fēng)向、風(fēng)速。

本文以實(shí)測(cè)海霧記錄作為分類分析的目標(biāo)變量，1為有霧，0為無(wú)霧，上述FNL資料中要素為預(yù)報(bào)變量。在分類記錄構(gòu)成上，海洋氣象要素時(shí)間與海霧記錄同時(shí)，因此將數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品直接代進(jìn)預(yù)報(bào)模型，即可預(yù)報(bào)未來(lái)是否有霧。

2.2 CART方法

CART方法是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分類結(jié)果表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔的二叉樹(shù)（見(jiàn)圖2），可以揭示數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化信息。決策樹(shù)由節(jié)點(diǎn)和連線組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)分成2個(gè)子節(jié)點(diǎn)，在樹(shù)形結(jié)構(gòu)末端的節(jié)點(diǎn)為終節(jié)點(diǎn)。CART算法核心是根據(jù)目標(biāo)變量（本文中即有霧/無(wú)霧變量）從眾多的預(yù)報(bào)變量中選擇一個(gè)當(dāng)前的最佳分支變量，從當(dāng)前分支變量的眾多取值中找到一個(gè)當(dāng)前的最佳分割閾值，將數(shù)據(jù)分為兩部分，重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到數(shù)據(jù)不可再分或人為指定結(jié)束。對(duì)于數(shù)值型預(yù)報(bào)變量，將記錄的值從小到大排序，計(jì)算每個(gè)值作為臨界點(diǎn)產(chǎn)生的子節(jié)點(diǎn)的Gini系數(shù)［8-9］，最小的Gini系數(shù)即是最佳的劃分點(diǎn)。通過(guò)比較每個(gè)預(yù)報(bào)變量的最小Gini指數(shù)值，確定最后的分類及閾值，使在該閾值下的分裂能最大化的將節(jié)點(diǎn)上的樣本分類。Gini指數(shù)表示一個(gè)隨機(jī)選中的樣本在子集中被分錯(cuò)的可能性，即為這個(gè)樣本被選中的概率乘以它被分錯(cuò)的概率［8-9］。

2.3決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型修訂方法

基于CART方法建立的海霧預(yù)報(bào)模型，采用2014年4—8月FNL資料，即可實(shí)現(xiàn)青島54857站海霧有無(wú)的預(yù)報(bào)。根據(jù)空?qǐng)?bào)情況，對(duì)該模型的部分判別流程和閾值進(jìn)行調(diào)整，以減少模型的空?qǐng)?bào)率。首先確定空?qǐng)?bào)時(shí)次以及預(yù)報(bào)有霧正確時(shí)次的終節(jié)點(diǎn)，對(duì)同一終節(jié)點(diǎn)的記錄進(jìn)行匯總；根據(jù)該終節(jié)點(diǎn)的判別流程，分析其中判別變量空?qǐng)?bào)時(shí)次以及預(yù)報(bào)有霧正確時(shí)次的取值分布，以不影響無(wú)霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、少增加漏報(bào)率為前提，對(duì)該判別變量的閾值進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到減少模型空?qǐng)?bào)率的目的。另外，結(jié)合空?qǐng)?bào)時(shí)次、預(yù)報(bào)有霧正確時(shí)次氣象要素取值以及海霧形成氣象條件（如海霧形成時(shí)風(fēng)速不能太大、風(fēng)向分布等），在部分終節(jié)點(diǎn)的判別流程中增加了相應(yīng)的判別流程。

3　結(jié)果與分析

3.1海霧預(yù)報(bào)決策樹(shù)的建立

以54857站海霧記錄作為目標(biāo)變量，以預(yù)報(bào)參考點(diǎn)上52個(gè)海洋氣象要素作為預(yù)報(bào)變量，采用CART方法進(jìn)行分類分析，得到誤分率最小的分類樹(shù)含有9個(gè)終節(jié)點(diǎn)（見(jiàn)圖2）。圖中最上端為節(jié)點(diǎn)1（根節(jié)點(diǎn)），紅色框?yàn)榻K節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)框內(nèi)信息依次為節(jié)點(diǎn)名稱、類名稱、分類變量及閾值、當(dāng)前節(jié)點(diǎn)下0/1類別記錄數(shù)及所占比例以及總記錄數(shù)，其中某節(jié)點(diǎn)類名稱取決于0/1類記錄百分比。節(jié)點(diǎn)1類名稱為0（表示無(wú)霧類），包含全部樣本共3 462個(gè)記錄，其中無(wú)霧記錄數(shù)為3 171，占當(dāng)前節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)的91.6%，有霧樣本記錄數(shù)為291，占8.4%。分類變量為2 m相對(duì)濕度，分裂閾值為88.5%，依據(jù)節(jié)點(diǎn)1的判別條件（左側(cè)為是，右側(cè)為否）分裂出節(jié)點(diǎn)2和節(jié)點(diǎn)6。其中節(jié)點(diǎn)2表示當(dāng)2 m相對(duì)濕度小于等于88.5%時(shí)，包含樣本2 437個(gè)記錄，其中無(wú)霧記錄數(shù)為2 343，占當(dāng)前節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)的96.1%，有霧樣本記錄數(shù)為94，占3.9%，節(jié)點(diǎn)2類名稱也為0；節(jié)點(diǎn)6表示當(dāng)2 m相對(duì)濕度大于88.5%時(shí)，包含樣本1 025個(gè)記錄，其中無(wú)霧記錄數(shù)為828，占當(dāng)前節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)的80.8%，有霧樣本記錄數(shù)為197，占19.2%，類名稱為1（表示有霧類）。以此類推，終節(jié)點(diǎn)類別為0的均可作為無(wú)霧判別，類別為1的則可作為有霧判別。

圖2　青島沿海海霧決策樹(shù)模型

該決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型中，終節(jié)點(diǎn)2、終節(jié)點(diǎn)7以及終節(jié)點(diǎn)9為預(yù)報(bào)有霧分支。終節(jié)點(diǎn)2分支是當(dāng)2 m相對(duì)濕度在77.5%—88.5%時(shí)，海表溫度低于22.52℃，900 hPa相對(duì)濕度≤46.5%，若850 hPa風(fēng)向＜225.5°，則判斷有霧。終節(jié)點(diǎn)7分支是當(dāng)2 m相對(duì)濕度＞88.5%時(shí)，海表溫度低于23.67℃，若1000 hPa U風(fēng)速＞-6.21 m/s，則判斷有霧。終節(jié)點(diǎn)9分支同樣是在2 m相對(duì)濕度＞88.5%條件下，但海表溫度高于23.67℃時(shí)，若850 hPa風(fēng)向＞205.5°則判斷有霧。以往研究表明，青島沿海的海霧多出現(xiàn)在地面偏南風(fēng)流場(chǎng)下［5］，海霧與850 hPa風(fēng)向的關(guān)系研究較少，而本文通過(guò)分類回歸獲得的決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型中，終節(jié)點(diǎn)2和終節(jié)點(diǎn)9兩個(gè)海霧預(yù)報(bào)分支均與850 hPa風(fēng)向有關(guān)，2 m相對(duì)濕度相對(duì)低、海表溫度相對(duì)低時(shí)要求850 hPa風(fēng)向＜225.5°，而高溫高濕情況則要求850 hPa風(fēng)向＞205.5°，這還需要進(jìn)一步驗(yàn)證，表明今后分析青島沿海海霧不僅要考慮地面風(fēng)還需要考慮到850 hPa風(fēng)。

如上所述，與青島沿海海霧相關(guān)性較大的預(yù)報(bào)變量有2 m相對(duì)濕度、海表溫度、900 hPa相對(duì)濕度、850 hPa風(fēng)向、1000 hPa U，這與廣東沿海海霧以及韓國(guó)Kunsan附近海霧預(yù)報(bào)變量均有所不同［10-11］。對(duì)于決策樹(shù)而言，高層節(jié)點(diǎn)上的判別變量和閾值比低層節(jié)點(diǎn)上的判別變量和閾值更有價(jià)值［8］?？梢?jiàn)，2 m相對(duì)濕度以及海表溫度在青島沿海海霧預(yù)報(bào)中最為關(guān)鍵，強(qiáng)調(diào)了水汽以及海溫在海霧形成中的重要性。

3.2修訂決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型

為檢驗(yàn)該模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性，本文利用2014年4—8月153 d資料進(jìn)行了檢驗(yàn)。預(yù)報(bào)模型基于圖1預(yù)報(bào)參考點(diǎn)上GFS每日20時(shí)起報(bào)預(yù)報(bào)結(jié)果，時(shí)間間隔逐6 h，預(yù)報(bào)時(shí)效72 h。每日20—次日20時(shí)5個(gè)時(shí)次，一個(gè)時(shí)次判別有霧則預(yù)報(bào)當(dāng)日有霧。2014年4—8月，54857站能見(jiàn)度儀監(jiān)測(cè)霧日35 d，預(yù)報(bào)員主觀預(yù)報(bào)以及決策樹(shù)客觀預(yù)報(bào)結(jié)果見(jiàn)表2。其中，主觀預(yù)報(bào)有霧正確19 d，漏報(bào)16 d，空?qǐng)?bào)12 d，預(yù)報(bào)無(wú)霧正確81 d，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為78%，TS評(píng)分為0.4；決策樹(shù)預(yù)報(bào)TS評(píng)分0.43，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為70%。兩者TS評(píng)分相當(dāng)，決策樹(shù)預(yù)報(bào)略好于主觀預(yù)報(bào)，但由于決策樹(shù)空?qǐng)?bào)較多，漏報(bào)較主觀預(yù)報(bào)明顯偏少，所以對(duì)決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行消空是非常必要的。

表2　2014年4—8月海霧預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)比

為解決決策樹(shù)空?qǐng)?bào)問(wèn)題，本文對(duì)空?qǐng)?bào)記錄進(jìn)行了詳細(xì)分析，其中終節(jié)點(diǎn)2分支空?qǐng)?bào)12次，終節(jié)點(diǎn)7分支空?qǐng)?bào)21次，終節(jié)點(diǎn)9分支空?qǐng)?bào)2次。通過(guò)對(duì)空?qǐng)?bào)記錄氣象要素的分析對(duì)該預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了修訂。

由圖2可見(jiàn)，終節(jié)點(diǎn)2預(yù)報(bào)有霧流程中900 hPa濕度限制條件是小于等于46.5%，但對(duì)于下限沒(méi)有要求。圖3為終節(jié)點(diǎn)2分支空?qǐng)?bào)時(shí)次以及預(yù)報(bào)有霧正確時(shí)次900 hPa相對(duì)濕度，一天當(dāng)中多個(gè)空?qǐng)?bào)時(shí)次或預(yù)報(bào)有霧時(shí)次選取最小相對(duì)濕度。分析后發(fā)現(xiàn)900 hPa相對(duì)濕度基本＞20%，只有3 d是＜20%的，其中2 d屬于空?qǐng)?bào)日，1 d屬于預(yù)報(bào)有霧正確，在終節(jié)點(diǎn)2流程中將RH900 hPa≤46.5增加下限改為20%≤RH900 hPa≤46.5%條件，可以減少空?qǐng)?bào)2 d，由終節(jié)點(diǎn)4分支可知也不會(huì)影響無(wú)霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確結(jié)果，但有可能導(dǎo)致漏報(bào)，由圖3中黑線右側(cè)有1 d 900 hPa相對(duì)濕度＜20%卻是有霧的，就2014年情況而言更改條件后增加1 d漏報(bào)，即2014年4月8日。

圖3　900 hPa相對(duì)濕度

另外，終節(jié)點(diǎn)2流程中最后一步對(duì)850 hPa風(fēng)向的限定條件也是沒(méi)有下限。圖4給出了終節(jié)點(diǎn)2空?qǐng)?bào)有霧時(shí)次以及預(yù)報(bào)有霧正確時(shí)次850 hPa風(fēng)向分布，可見(jiàn)850 hPa風(fēng)向多處于一、四象限，其中空?qǐng)?bào)中部分時(shí)次850 hPa風(fēng)向?yàn)闁|北向；對(duì)于預(yù)報(bào)有霧正確情況，其中4 d里有3 d是部分時(shí)次為東北風(fēng)部分時(shí)次偏南風(fēng)，所以若去除850 hPa東北風(fēng)預(yù)報(bào)有霧時(shí)次并不影響模型預(yù)報(bào)當(dāng)天有霧，但有1 d是完全東北風(fēng)，所以這天會(huì)漏報(bào)。漏報(bào)的這一天與上述900 hPa濕度增加限制條件下的漏報(bào)日相同，2014年4月8日，850 hPa為東北風(fēng)，地面為偏南風(fēng)，當(dāng)天20時(shí)探空曲線上濕層非常淺?。▓D略），表明海霧厚度較薄?？偠灾?，從終節(jié)點(diǎn)2這個(gè)分支來(lái)看，850 hPa為東到東北風(fēng)情況出現(xiàn)的海霧一般持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)，海霧強(qiáng)度不大，如圖5所示。由此，在流程中增加對(duì)850 hPa風(fēng)向的限定，即東到東北風(fēng)不考慮海霧，105°≤wd 850≤225.5°，這樣可減少空?qǐng)?bào)3 d，增加漏報(bào)1 d，且不影響預(yù)報(bào)無(wú)霧正確日數(shù)。

圖4　終節(jié)點(diǎn)2空?qǐng)?bào)時(shí)次（）以及預(yù)報(bào)有霧正確時(shí)次

圖5　不同日期下54857站能見(jiàn)度演變

圖6　54857站2014年4月8日20時(shí)—10日20時(shí)天空狀況、能見(jiàn)度、地面風(fēng)以及850 hPa高空風(fēng)演變

另外，在空?qǐng)?bào)時(shí)次中，有兩天東南風(fēng)情況下，分別為2014年4月25日和2014年5月10日，地面處于倒槽或江淮氣旋前部，1000 hPa U分量風(fēng)速達(dá)到了-7到-10 m/s。黃斌等［10］指出黃海海霧形成時(shí)風(fēng)速增強(qiáng)到10 m/s以上時(shí)，海面的動(dòng)量交換增強(qiáng)，混合層增厚，水汽不能聚積在近水面，海霧易于消散或抬升為低云。結(jié)合終節(jié)點(diǎn)7限定條件，考慮在該流程中增加1000 hPa U分量風(fēng)速限制即u1000＞-7.0 m/s，東風(fēng)分量不能太大。本文中為U分量，并非為全風(fēng)速，所以CART方法確定的U分量閾值要略小于全風(fēng)速。這樣通過(guò)修訂終節(jié)點(diǎn)2流程中部分判別條件可減少空?qǐng)?bào)6次，僅增加漏報(bào)1次，即近地層比較薄的海霧過(guò)程被漏掉。

終節(jié)點(diǎn)7流程基本是指2 m濕度＞88.5%、海表溫度低于23.67℃時(shí)，以1000 hPa U分量風(fēng)速來(lái)判斷是否有霧。借鑒終節(jié)點(diǎn)2流程，考慮增加850 hPa風(fēng)向限定條件，即90°＜wd850＜360°，對(duì)850 hPa東北風(fēng)時(shí)次模型預(yù)報(bào)有霧情況進(jìn)行消空，可減少空?qǐng)?bào)9 d，而且沒(méi)有增加漏報(bào)、也不影響無(wú)霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確（圖略）。與終節(jié)點(diǎn)2稍有不同的是，終節(jié)點(diǎn)7中850 hPa西北風(fēng)時(shí)次預(yù)報(bào)有霧時(shí)次有所增多，所以風(fēng)向上限設(shè)為360°。這種情況多為850 hPa低槽剛過(guò)境，西南風(fēng)轉(zhuǎn)西北風(fēng)，而地面仍為偏南風(fēng)，前期海霧形勢(shì)以及海霧仍存在，待地面冷空氣下來(lái)后，北風(fēng)逐漸加大，海霧逐漸消散，2014年4月10日即為這樣的情況。圖6為54857站2014年4月8日20時(shí)—4月10日20時(shí)天空狀況、能見(jiàn)度、地面風(fēng)的演變以及850 hPa高空單站圖演變。為此，保留了850 hPa西北風(fēng)時(shí)次預(yù)報(bào)的海霧情況，這也是符合天氣學(xué)原理的。

終節(jié)點(diǎn)9流程為高溫高濕條件下，依據(jù)850 hPa風(fēng)向預(yù)報(bào)是否有霧。就終節(jié)點(diǎn)8、9而言，850 hPa風(fēng)向均為西南到西北風(fēng)向（圖略），根據(jù)風(fēng)向分布情況若將流程中850 hPa風(fēng)向閾值稍微調(diào)整到210°，則可減少空?qǐng)?bào)1 d，不增加漏報(bào)。由此可見(jiàn)，850 hPa風(fēng)向與青島沿海海霧的關(guān)系還是比較復(fù)雜的，還有待于今后進(jìn)一步研究。

修訂后的決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型流程圖如圖7所示?；贕FS數(shù)據(jù)，利用修訂后模型做2015年5月海霧預(yù)報(bào)，24 h、48 h、72 h海霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別為70%、69%和76%，高于預(yù)報(bào)員主觀預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率66%，基本可以滿足海霧日常業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的需求。

圖7　修訂后的青島沿海決策樹(shù)預(yù)報(bào)流程

4　結(jié)果與討論

本文利用2006—2013年4—8月青島沿海觀測(cè)站（54857）地面觀測(cè)資料，以及同期FNL再分析資料，探討了采用CART方法建立青島沿海海霧預(yù)報(bào)模型的可行性，并依據(jù)2014年4—8月試報(bào)及空漏報(bào)情況，結(jié)合海霧形成時(shí)氣象條件，調(diào)整了流程中部分判別條件和閾值，顯著的減少了模型的空?qǐng)?bào)率，從而提高了模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。修訂后的預(yù)報(bào)模型對(duì)2015年5月的預(yù)報(bào)結(jié)果表明，72 h內(nèi)海霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高可達(dá)76%，與采用MOS方法作青島海霧判別預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率基本相當(dāng)，表明CART方法對(duì)于海霧預(yù)報(bào)是切實(shí)可行的方法。當(dāng)然，不同海域海霧的判別條件是不同的，韓國(guó)西海岸Kunsan附近海霧預(yù)報(bào)判別變量主要為露點(diǎn)與海表溫度之差、海表溫度以及850 hPa溫度［10］，同屬?gòu)V東沿岸的3個(gè)站海霧判別條件也是存在較大差異的［11］，因此，將CART方法推廣使用到其他海域仍需要重新建立模型。

青島沿海海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型中2 m相對(duì)濕度和海表溫度最為關(guān)鍵，基本反映了青島沿海海霧形成的水汽條件和下墊面條件，物理意義比較明確。另外，850 hPa風(fēng)向在青島沿海海霧決策樹(shù)預(yù)報(bào)模型中也很關(guān)鍵，而且隨著季節(jié)的不同判別閾值也明顯不同，這是以往研究中尚未提及的，今后需要加強(qiáng)這方面的研究。

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Study of the sea fog prediction by classification and regression tree（CART）analyses in Qingdao coastal area

GAO Rong-zhen，LI Xin，REN Zhao-peng，WANG Jian-lin
（Qingdao Meteorological Bureau，Qingdao 266003 China）

Using surface observation data and FNL reanalysis data during the period from April to August in 2006—2013，a forecast decision tree for sea fog in Qingdao coastal area was produced based on the CART tree method.The flow path and threshold were adjusted partly based on the sea fog forecasting results from April to August，2014.A final sea fog forecast tree for Qingdao coastal area was developed.The final forecast decision tree produced an accuracy rating of about 70—75%for application in real-time sea fog forecasting 72 h in advance in May，2015.Relative humidity at 2 m and sea surface temperature were considered important predictors in the forecast decision tree model of Qingdao coastal sea fog.Moreover，850 hPa wind direction also had a close relation with Qingdao coastal sea fog，and the threshold changed with the seasons.

CART；forecast decision tree；sea fog；Qingdao coastal area

P732

A

1003-0239（2016）04-0080-00

10.11737/j.issn.1003-0239.2016.04.010

2015-10-12

山東省氣象局氣象科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目青島專項(xiàng)課題“青島沿海海霧及能見(jiàn)度精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)研究”（sdqd2013-03）。

高榮珍（1974-），女，高級(jí)工程師，博士，從事中短期預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)以及海霧研究。E-mail∶gaorz0@163.com