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题名京津冀大气能见度特征分析及影响因素研究
被引量:3
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作者
张杨
张福浩
陈才
焦冠棋
仇阿根
欧尔格力
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机构
中国测绘科学研究院
江苏海洋大学
青海省地理空间信息技术与应用重点实验室
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第7期196-204,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB2102500)。
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文摘
为研究京津冀能见度状况和分析影响能见度的特征贡献模式,基于2019年京津冀气象站点和空气质量监测站点数据研究能见度时序变化特征,运用随机森林算法建立能见度估算模型分析影响因子整体解释度,并基于SHAP框架结合随机森林模型构建能见度影响因子可解释模型,对特征因子贡献大小、方向以及单变量贡献情况进行了详细解释和分析:(1)能见度状况在早晚高峰时较差,每日15时左右最好,工作日和非工作日无明显差别,从季节上看冬季能见度最差;(2)随机森林模型拟合系数解释方差为0.8973,R2为0.8978,拟合结果良好;(3)根据SHAP可解释模型分析结果可得,PM2.5是影响能见度的最重要因子,呈负向相关,且贡献度变化率以浓度100μ/m3为转折点由急促转向平缓。实验证明,基于SHAP框架的能见度解释模型不仅能反映贡献度的大小以及影响效应的方向,而且可以对单个变量的贡献进行详细分析,提高了特征贡献分析的精细度和准确性。
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关键词
随机森林
能见度
SHAP框架
贡献解释
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Keywords
random forest
visibility
SHAP framework
contribution explanation
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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