基于支持向量机估算大气光学湍流廓线的研究

主要利用支持向量机的机器学习方法开展估算大气光学湍流廓线的研究。通过选取沿海地区实测探空数据,利用温度、压强、相对湿度、风速、风速切变和温度切变实测廓线数据,依据支持向量机估算得到不同日期的大气光学湍流廓线,并与实际测量值进行比较。误差分析结果表明:在2018-05-05和2018-05-10,估算的大气光学湍流廓线与实际测量廓线的均方根误差分别为0.4461和0.3939,相关性分别为70.42%和62.17%。研究证明:根据实测数据训练学习得到的支持向量机模型能够较为准确地估算沿海地区大气光学湍流廓线,虽有一定误差,但大致趋势吻合,验证了支持向量机方法估算大气光学湍流廓线的可行性,从而为利用常规气象探空数据直接估算大气光学湍流廓线,并为建立相关模式的可能性打下基础。