基于贝叶斯网络和支持向量机的天气威胁度模型

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• 作者：顾锦荣焦海军朱国涛
• 会议时间：2012-09-01
• 关键词：天气条件 ; 威胁度 ; 贝叶斯网络 ; 支持向量机
• 作者单位：顾锦荣,焦海军(94816部队气象中心,福州,350002)朱国涛(94195部队气象台,临洮,730500)
• 母体文献：第29届中国气象学会年会论文集
• 会议名称：第29届中国气象学会年会
• 会议地点：沈阳
• 主办单位：中国气象学会
• 语种：chi
• 分类号：TP1;E84

摘要

飞行气象预报员的职责之一是根据掌握的天气情况,向其他业务部门提供天气信息、建议。不同的天气条件对于飞行的影响不同,何种天气条件对飞行产生怎样程度的影响,预报员往往根据制定的法规政策做出判断。然而,实际保障过程中很多情况发生在天气条件的“边缘”附近,此时预报员要及时做出准确的判断,除了根据掌握的法规,个人保障经验因素往往占了很大的比重。经验是“双刃剑”、经验是主观的,能不能从带有极大主观性质的个人经验,上升到建立一种能够根据天气条件判断对飞行威胁程度的客观模型?在天气信息准确的前提下,预报员可以根据这样的客观模型,做出天气条件对飞行影响程度的判断。基于此,本文在提出天气条件对飞行威胁各类评价指标基础上,利用贝叶斯网络建立了天气条件对于飞行威胁度的计算模型。并进一步利用贝叶斯网络产生的计算数据,利用支持向量机方法建立了天气威胁度的预报模型,根据对小样本的学习、预报检验,证明该模型效果良好。虽然文中的理论模型到实际业务应用,还有一些工作要做(如专家经验条件概率、评价指标的修正等),但对发展天气对于飞行威胁的客观预报方法不失为一次新的尝试。