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基于厦门高崎国际机场2010—2021年逐日、逐小时和逐分钟多时间分辨率的气象观测资料,共筛选出低跑道视程(RVR)大雾过程38次,并对大雾过程低RVR特征、日变化特征、大雾过程的生消和持续时间以及过程中其他要素的特征进行分析,从而得到气象因子间配置关系。通过建立多元线性回归模型和随机森林回归模型,对低RVR的大雾过程进行拟合,发现背景光亮度、相对湿度、低云高、温度对RVR的影响较大,但两个模型影响最大的因子有所不同;随机森林回归模型的训练集R2达0.94,测试集R2为0.886,说明其具备较好的学习能力和较优的拟合效果。 相似文献
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