鄭朝霞 周梅 季致建 方桃妮 劉學(xué)華

（金華市氣象局，金華 321000）

SVM方法在霾識別和能見度預(yù)報中的應(yīng)用

鄭朝霞 周梅 季致建 方桃妮 劉學(xué)華

（金華市氣象局，金華 321000）

選用2013—2014年地面自動站資料、探空氣象資料以及大氣污染物濃度的數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）方法分別建立金華SVM霾識別預(yù)報模型和14時能見度SVM回歸預(yù)報模型來進(jìn)行實證研究。通過預(yù)報結(jié)果檢驗發(fā)現(xiàn)：1）金華地區(qū)SVM霾識別預(yù)報模型的TS評分均在0.65以上，且8個最優(yōu)模型判斷完全錯誤的天數(shù)只有3d，占2.7%，表明模型分類結(jié)果較好，可在實際業(yè)務(wù)預(yù)報中推廣應(yīng)用；2）金華地區(qū)14時能見度SVM回歸預(yù)報模型得到的預(yù)報值集中在6～16km，預(yù)報值較為集中，而實況值波動較大，即模型對極值預(yù)報能力較弱，表明模型對中度霾和重度霾天氣預(yù)報的指導(dǎo)意義不大。

SVM方法，霾識別預(yù)報，14時能見度預(yù)報

0 引 言

近年來，霾是民眾關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一且其在我國的出現(xiàn)頻率越來越高，特別是長三角和京津冀等工業(yè)化發(fā)達(dá)的城市尤為突出。金華地處金衢盆地東段，為浙中丘陵盆地地區(qū)，地形南北高、中部低，呈馬鞍形，位于長三角經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的下游，污染源較多，加上特殊的地形有利于由北向南移動的污染物堆積滯留，有利于霾的形成。金華的氣候特點(diǎn)為除連陰雨時期、梅雨汛期和臺風(fēng)汛期等三個時段降水較為豐沛外，其他時間（尤其是每年10月至次年2月）降水常年較少，霾的影響較為嚴(yán)重。霾與人民的身體健康息息相關(guān)，影響較為嚴(yán)重，故霾的形成機(jī)理、變化和預(yù)測預(yù)報方法是目前氣象和環(huán)境部門研究的重點(diǎn)。在業(yè)務(wù)中，霾常用的預(yù)報方法主要有經(jīng)驗預(yù)報法、統(tǒng)計預(yù)報法和數(shù)值預(yù)報法，其中經(jīng)驗預(yù)報和統(tǒng)計預(yù)報法需要結(jié)合有利于霾形成的氣象條件和變化規(guī)律等，但考慮到影響霾形成的因素較多、影響因子復(fù)雜，且其與霧形成的氣象條件相類似等特點(diǎn)，目前尚未得到較好的研究結(jié)果。而數(shù)值預(yù)報方法則是先要了解當(dāng)?shù)匚廴疚餄舛群妥兓?guī)律，再計算能見度。但由于影響污染物濃度變化的因素較多，變化規(guī)律較難掌握，加上計算量較大，這項方法在實際業(yè)務(wù)應(yīng)用中開展較為緩慢。本文采用一種對預(yù)報因子與預(yù)報對象是否線性相關(guān)無明顯的依賴關(guān)系，且對因子的數(shù)量沒有明顯的限制的[1-2]，并基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論發(fā)展而來的方法，即支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）方法對霾的識別和能見度預(yù)報進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究。

統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是一種專門解決有限樣本學(xué)習(xí)問題的理論，SVM方法就是在這一理論基礎(chǔ)上發(fā)展演化而來的。陳永義等[1]和馮漢中等[2]指出，SVM方法的最終決策函數(shù)只由少數(shù)的支持向量所決定，計算的復(fù)雜性大大降低，而且根本不需要知道自變量和因變量之間的顯式表達(dá)式，對研究預(yù)報對象與預(yù)報因子間關(guān)系不明確的情況十分有利。目前，SVM方法在氣象預(yù)測預(yù)報領(lǐng)域，如暴雨預(yù)報[3]、溫度預(yù)報[4-5]、大霧預(yù)報[6]、天空云量預(yù)報[7-8]等方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。本文以金華國家基準(zhǔn)氣候站（簡稱金華站，下同）為例，將SVM分類和回歸方法應(yīng)用到霾識別和14時（北京時，下同）能見度預(yù)報中。

1 SVM霾識別預(yù)報模型

1.1 確定預(yù)報對象

隨著氣象觀測業(yè)務(wù)現(xiàn)代化的發(fā)展，自2014年1月1日起金華站能見度觀測改為自動觀測，同時，國家氣象中心對霾判識標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了相應(yīng)修訂，即當(dāng)降水量為0mm、風(fēng)速＜4m/s、能見度＜7500m、相對濕度＜80%時，判識為霾，且規(guī)定霾日的確定應(yīng)以臺站的自動觀測記錄為準(zhǔn)。故本文霾日的確定均以金華站地面觀測上傳的長Z文件的記錄為準(zhǔn)，若天氣現(xiàn)象欄中出現(xiàn)霾記錄則確定當(dāng)日為霾日，記為“1”；否則記為“－1”，即無霾日。

1.2 構(gòu)建預(yù)報因子

選取2013年1月至2014年12月地面、探空和污染物濃度資料，共71個預(yù)報因子構(gòu)建模型，具體包括：1）金華站逐日08、14和20時的溫度、氣壓、相對濕度、露點(diǎn)和風(fēng)速5類地面資料；2）衢州站①金華站不是探空站，故選用距離較近的探空站——衢州站（58633）資料代替。的1000、925、850、700和500hPa各層的位勢高度（其中1000 hPa位勢高度由于缺測太多故剔除），溫度、露點(diǎn)和風(fēng)速等探空資料；3）逐日08、14和20時的SO2、CO、O3、NO2、PM2.5和PM106類大氣污染物濃度②金華站未設(shè)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)，環(huán)保部門在金華市本級共設(shè)4個監(jiān)測站點(diǎn)，其中焦巖背景站2013年8月開始投入使用，故文中大氣污染物濃度數(shù)據(jù)用金華監(jiān)測站（29.10°N，119.68°E）、十五中（29.08°N，119，65°E）和四中（29.11°N，119.65°E）三個監(jiān)測站點(diǎn)的平均值代替。。

1.3 選取建模方式

CMSVM2.0系統(tǒng)中分類問題的模型擇優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)有三種③中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院《SVM2.0用戶使用手冊》和陳永義，馮漢中，王泳等的《SVM講義》。，本文選用適合正樣本發(fā)生頻率較小且相對較嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)——正樣本TS評分。用此標(biāo)準(zhǔn)分別選取8種核函數(shù)的最優(yōu)模型，并進(jìn)行試驗對比。

1.4 建立識別預(yù)報模型

剔除缺測樣本后，模型的有效樣本均為726個，由于樣本長度有限，且試驗樣本的數(shù)據(jù)不參與建模過程，故可用試驗樣本代替檢驗樣本。將樣本資料按時間順序分為兩個部分：1）訓(xùn)練樣本，約占85%，共617個；2）試驗和檢驗樣本，約占15% ，共109個。

1.5 模型結(jié)果和分析

采用逐步篩選方法確定最優(yōu)模型參數(shù)，得到SVM霾識別預(yù)報最優(yōu)模型，結(jié)果如下：

通過表1的分析得到：1）8類核函數(shù)最優(yōu)模型的正樣本分類TS評分均在0.65以上，最大為0.68，分類正確率均大于73.39%，最大為77.06%，分類結(jié)果較為滿意；2）除線性核函數(shù)外，其余核函數(shù)空報次數(shù)少于漏報，但8類核函數(shù)最優(yōu)模型的預(yù)報結(jié)果總體相近，故需要對最優(yōu)模型分類情況和錯誤的樣本進(jìn)行逐個比對和交叉分析。

表1 SVM霾識別最優(yōu)模型和分類結(jié)果Table1 The optimal models and test results of the identification models by using the SVM method

通過對8類核函數(shù)最優(yōu)模型的分類結(jié)果逐個比對、交叉分析以及對分類錯誤樣本的分析（圖1）知：1）檢驗樣本共有109個，其中有44個樣本分類完全正確，38個樣本有大于等于5個最優(yōu)模型分類正確，24個樣本有小于等于4個最優(yōu)模型分類正確，只有3個樣本分類完全錯誤；2）65個分類錯誤樣本中，除3個完全分類錯誤的樣本外，最優(yōu)模型對其余樣本的判斷錯誤結(jié)果只有一種，未出現(xiàn)既有空報又有漏報的樣本，減少了分歧，增強(qiáng)了實際業(yè)務(wù)中預(yù)報員通過結(jié)合當(dāng)日實況和氣象條件的主觀分析進(jìn)行正確預(yù)報的把握。

通過對8個最優(yōu)模型都錯誤歸類的3個樣本（2014年10月13日、11月11和27日）的分析可知：三天均為霾日和無霾日轉(zhuǎn)折天氣，主客觀預(yù)報難度都相應(yīng)增加。其中，10月12日有霾，屬輕度污染；隨著冷空氣南下，13日金華處地面鋒區(qū)，風(fēng)力增大，有利于污染物的擴(kuò)散，轉(zhuǎn)為無霾；14日受地面冷高控制，層結(jié)穩(wěn)定，且沒有輸入性污染物，仍無霾。11月10日冷空氣南下補(bǔ)充，輸入性污染物增多，但8—10日金華站及周邊地區(qū)都有弱降水，無霾；11日冷空氣繼續(xù)滲透，弱降水發(fā)生前或發(fā)生時對顆粒物的洗滌作用較好[9-10]，能見度短暫增大，無霾；12日冷空氣主體南下，輸入性污染物持續(xù)的增加，轉(zhuǎn)為霾日；26日夜里高空有下滑槽東移影響，27日低層有弱切變東移，金華站周邊有弱降水，無霾；28日受弱冷空氣影響，輸入性污染物增加，轉(zhuǎn)為有霾。綜上可以看出，前期弱降水對空氣中顆粒物或污染物有一定的洗滌作用，而強(qiáng)降水又可以使能見度顯著減低[9-10]，說明降水天氣現(xiàn)象可以影響能見度的變化，進(jìn)而影響霾的判識，增加了霾天氣識別的難度，尤其是有霾和無霾轉(zhuǎn)折性天氣預(yù)報的難度。

從這三個例子也可以看出，由于金華特殊的地形和地理位置影響，冷空氣對金華站霾的形成是一把雙刃劍：一方面受冷空氣影響，風(fēng)力將會增大，將有利于污染物的擴(kuò)散，有利于霾的消散，如2014年10月13日；另一方面由于冷空氣路徑一般為自北向南，因而冷空氣會攜帶上游地區(qū)的污染物南下，受盆地效應(yīng)的影響，有利于輸入性污染物在金華的堆積，加重污染，如2014年11月27日。

圖1 8個最優(yōu)模型中分類錯誤樣本分布Fig.1 The error classification samples of the eight optimal models

2 14時能見度SVM回歸預(yù)報模型

業(yè)務(wù)中，霾預(yù)報的重點(diǎn)和最終目的是為了做霾的強(qiáng)度預(yù)報，依據(jù)霾的強(qiáng)度發(fā)布相應(yīng)級別的預(yù)警信號等，而根據(jù)國家氣候中心對霾等級的劃分標(biāo)準(zhǔn)可以看出，大氣能見度是其判斷的主要依據(jù)。其中，當(dāng)能見度大于2000m且小于3000m定義為中度霾，當(dāng)能見度小于2000m時定義為重度霾。下文中將利用SVM回歸預(yù)報方法建立14時能見度預(yù)報模型。

2.1 確定預(yù)報對象和預(yù)報因子

預(yù)報對象為2013年1月1日—2014年12月31日14時能見度，預(yù)報因子同SVM霾識別預(yù)報模型。

2.2 選取建模方式

SVM回歸模型的擇優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)選用均方根，分別得到8種核函數(shù)的最優(yōu)模型，并進(jìn)行對比。

2.3 建立回歸預(yù)報模型

剔除缺測樣本后，模型的有效樣本均為726個，樣本分類同SVM霾識別預(yù)報模型。

2.4 模型結(jié)果和分析

采用逐步篩選的方法確定最優(yōu)模型參數(shù)，得到SVM回歸預(yù)報最優(yōu)模型，結(jié)果如表2和圖2所示。

表2 能見度預(yù)報最優(yōu)模型和預(yù)報結(jié)果Table2 The optimal models and forecast results of the prediction models of visibility

通過分析表2可知：8個核函數(shù)的最優(yōu)模型對14時能見度預(yù)報值和預(yù)報效果較為接近，其中絕對差為3.81～3.99，均方差為4.65～5.00，誤差小于2km的預(yù)報準(zhǔn)確率為31%～35%，小于3km的準(zhǔn)確率為43%～46%。

通過預(yù)報值和真實值對比（圖2）可知：14時能見度實際值波動較大，而8個最優(yōu)模型的預(yù)報值均集中在6～16km，且波動較為平緩，說明SVM回歸預(yù)報模型對14時能見度極值預(yù)報效果較差，尤其是對能見度小于6km的樣本預(yù)報準(zhǔn)確率幾乎為0，即對重度霾和中度霾天氣的指導(dǎo)意義不大。

應(yīng)用SVM回歸方法建立14時能見度預(yù)報模型的預(yù)報結(jié)果不是很理想，究其原因分為客觀和主觀兩方面。從客觀上看，一方面由于探空站設(shè)置的局限性，用衢州站探空信息代替，大大增加了模型的誤差；另一方面由于只有近兩年的大氣污染物濃度數(shù)據(jù)資料，樣本長度較短，使得模型構(gòu)建時樣本包含的信息不夠全面，并且檢驗樣本以冬季為主，而訓(xùn)練集中冬季樣本較少，這就會引起建立的模型不足以預(yù)報檢驗樣本。主觀方面的原因在于影響能見度的因素眾多且十分復(fù)雜，眾多研究表明氣溫、空氣濕度、地面風(fēng)速和24h內(nèi)變壓等氣象因素以及太陽輻射、紫外輻射和大氣成分等環(huán)境因素都與能見度有很好的相關(guān)性。而且晴天、陰天或雨天等不同類型天氣下能見度與污染物之間的相互作用也不同。從長期角度出發(fā)來看，能見度變化趨勢與當(dāng)?shù)厝藶榕欧盼廴疚餄舛让芮邢嚓P(guān)，化工廠等污染物排放較為嚴(yán)重企業(yè)的建立、拆除，以及污染物處理設(shè)備的更新等都將影響當(dāng)?shù)啬芤姸鹊淖兓?。然而，本文在建立模型時，僅考慮了氣壓、相對濕度、風(fēng)速、探空和6類大氣污染物，對當(dāng)日太陽輻射、紫外輻射和天氣類型未分析，尤其是未考慮雨水對空氣中顆粒物的沉降沖刷作用，所選因子過于局限，不夠全面。另一部分的誤差可能是由于引入了影響能見度相關(guān)性不大的因素引起的，如引入了700和500hPa兩層的探空資料，資料距離地面較高，而污染物平流擴(kuò)散的主要層次在200～500m[11]。故在實際業(yè)務(wù)中，需要在不斷增加樣本長度、樣本的多樣性和綜合性的同時，引入更多相關(guān)性較好的或刪除相關(guān)性不大的預(yù)報因子，不斷完善模型。

圖2 14時能見度實況值和8個最優(yōu)模型14時能見度預(yù)報值分布(a)線性函數(shù)、多項式函數(shù)預(yù)報值；（b）徑向基、對稱三角形預(yù)報值；（c）柯西函數(shù)、拉普拉斯函數(shù)預(yù)報值；（d）雙曲正割函數(shù)、平方正弦函數(shù)預(yù)報值Fig.2 The visibility at 1400 of the real and the forecast of the eight optimal models(a) The forecast of linear and polynomial; (b) The forecast of the radial basis function and symmetrical triangle function; (c) The forecast of the Cauchy function and Laplace function；(d) The forecast of Hyperbolic secant function and square sine function

3 結(jié)論和討論

主要結(jié)論如下：

（1）利用SVM分類方法建立的霾識別模型正樣本分類TS評分均在0.65以上，最大為0.68，且109個樣本中，3個樣本的預(yù)報分類完全錯誤，占2.7%，分類預(yù)報結(jié)果基本達(dá)到業(yè)務(wù)應(yīng)用水平。

（2）應(yīng)用SVM回歸方法建立的霾日14時能見度預(yù)報模型中，8類最優(yōu)模型的預(yù)報效果和預(yù)報值較為接近，誤差小于3km的準(zhǔn)確率僅為43%～46%，尤其是對極值預(yù)報能力較弱，對霾強(qiáng)度的預(yù)報指導(dǎo)意義不大。

（3）冷空氣對金華霾的形成和變化具有雙重作用，一是隨著冷空氣南下，風(fēng)力有所增大，有利于污染物擴(kuò)散，可以緩解霾污染；二是由于冷空氣南下攜帶大量的北方污染物，尤其是持續(xù)性補(bǔ)充的冷空氣，加上盆地效應(yīng)，使得污染物不斷往金華輸送并在此堆積，將會加重污染。

（4）弱降水發(fā)生前或發(fā)生時可以對空氣中顆粒物有一定的洗滌作用，使大氣水平能見度增大，緩解霾污染。但由于降水本身強(qiáng)度較弱，對空氣的洗滌作用不明顯，弱降水停止后反而可使大氣中氣溶膠粒子膨脹，能見度降低，加劇霾的形成。

通過對本文的分析可以發(fā)現(xiàn)，冷空氣、降水對金華霾的形成和變化具有雙重作用，既可以緩解霾污染，也會加重污染，如降水強(qiáng)度、冷空氣本身強(qiáng)度以及冷空氣帶來降水的強(qiáng)度等的不同，對霾形成的作用完全不同。并且由于環(huán)流形勢的每日變化，在地面要素或污染條件相近的條件下，霾是否出現(xiàn)也不盡相同。穩(wěn)定的天氣系統(tǒng)配置，如500hPa環(huán)流呈緯向型、鋒區(qū)偏北、冷空氣活動偏弱、南支系統(tǒng)不活躍，或地面形勢場穩(wěn)定、多均壓場控制等都有利于霾形成或持續(xù)。

綜上所述，在建立模型時，不僅要對引入因子的相關(guān)性進(jìn)行討論，而且要更注重對其物理意義的分析。在今后的研究中，可以增加一些數(shù)值預(yù)報中預(yù)報效果較好、較穩(wěn)定且對霾形成有明確影響的要素，增加預(yù)報因子從而改善預(yù)報效果。同時，在大量個例積累的基礎(chǔ)上，可以嘗試根據(jù)每個因子的影響程度不同來設(shè)置權(quán)重，或可在實際業(yè)務(wù)中明確判定閾值。

致謝：感謝中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院SVM應(yīng)用研究小組提供CMSVM2.0應(yīng)用軟件。

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Application of SVM Method to ldentif i cation of Haze and Prediction of Visibility

Zheng Zhaoxia, Zhou Mei, Ji Zhijian, Fang Taoni, Liu Xuehua
(Jinhua Meteorological Bureau, Jinhua 321000)

Based on the data in 2013-2014 at automatic weather station, radiosonde and the concentrations of air pollutants, the identi fi cation models of haze and the prediction models of visibility at 1400 BT were respectively carried out by using the Support Vector Machine (SVM) at Jinhua Meteorological Bureau. The results show that: 1) The identi fi cation models of haze may be used in the actual business forecast, because the satis fi ed TS scores were all over 0.65, except for that only three days were judged completely wrong by eight optimal models; 2) The prediction of the visibility forecast models for haze-day at 1400 BT in Jinhua were concentrated in 6-16km, which is much small than the actural range, however. That means the models have little cability to forecast the extreme values, so have a little guidance to distinguish the moderate and severe haze.

SVM method, the identi fi cation of haze, visibility forecast at 1400 (BT)

10.3969/j.issn.2095-1973.2016.06.005

2015年6月23日；

2016年3月14日

鄭朝霞（ 1987—），Email:zzx19870310@163.com

資助信息：金華市氣象局青年項目（2014QN01）