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。     

利用超声风速仪阵列估算近海面光学湍流强度

在中国南部热带海域,基于超声风速仪阵列测量的大气三维风速可计算得到速度结构常数C_v²,结合折射率梯度可计算得到折射率结构常数C_n²,其中温度和湿度对C_n²的影响是通过折射率梯度体现。将超声单点虚温估算方法的计算结果作为标定,与本研究的超声风速仪阵列估算方法的144次计算结果进行相关性分析,得到平均相关系数为0.85,最高可达0.99,最低为0.71;通过误差分析,可得平均|Δlg C_n²|为0.3。研究表明：超声风速仪阵列能够捕捉高频光学湍流效应的变化情况,利用超声风速仪阵列估算近海面光学湍流强度可以从风速、湿度、温度等不同方面分析湍流效应,实现在无人值守情况下对光学湍流的连续、长期的全天候观测。