Page 197 - 《高原气象》2026年第2期

2 期 殷齐娥等：基于机器学习的机场低能见度短临预报研究 497
and deep learning［J］. Plateau Meteorology， 43（2）： 464-477. 11447-11454. Wang K， Jiang N， Li M， et al， 2020. The poten‐
DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2023. 00073. tial forecast for short-term heavy precipitation in Jiangsu province
刘季秋， 汪梦笛， 华科旭， 等， 2023. 2000-2019 年浦东机场能见度 based on SMOTE and logistic regression combination algorithm
特征分析［J］. 中国民航飞行学院学报， 34（3）： 18-23. Liu J Q， ［J］. Science Technology and Engineering， 20（28）： 11447-
Wang M D， Hua K X， et al， 2023. Analysis of visibility charac‐ 11454.
teristics from 2000 to 2019 in Pudong airport［J］. Journal of Civil 王勇， 2019. 基于多源数据和 XGBoost 算法的上海市能见度预测模
Aviation Flight University of China， 34（3）： 18-23. 型研究［D］. 上海： 华东师范大学 . Wang Y， 2019. Research on
刘新伟， 蒋盈沙， 黄武斌， 等， 2021. 基于雷达产品和随机森林算法 Shanghai visibility prediction model based on multi-source data
的冰雹天气分类识别及预报［J］. 高原气象， 40（4）： 898-908. and XGBoost algorithm［D］. Shanghai： East China Normal Uni‐
Liu W X， Jiang Y S， Huang W B， et al， 2021. Classified identifi‐ versity.
cation and nowcast of hail weather based on radar products and 吴彬贵， 张建春， 李英华， 等， 2017. 天津港秋冬季低能见度数值释
random forest algorithm［J］. Plateau Meteorology， 40（4）： 用预报研究［J］. 气象， 43（7）： 863-871. DOI10. 7519/j. issn.
898-908. 1000-0526. 2017. 07. 010. Wu B G， Zhang J C， Li Y H， et al，
陆冰鉴， 周鹏， 王兴， 等， 2022. 基于相关性分析和数据均衡的能见 2017. Research on numerical interpretative forecast for low-visi‐
度分层预测模型［J］. 计算机应用与软件， 39（8）： 181-186. Lu bility at Tianjin port in autumn and winter［J］. Meteorological
B J， Zhou P， Wang X， et al， 2022. Visibility hierarchical fore‐ Monthly， 43（7）： 863-871. DOI10. 7519/j. issn. 1000-0526.
cast model based on relevance analysis and data［J］. Computer 2017. 07. 010.
Applications and Software， 39（8）： 181-186. 夏侯杰， 肖安， 聂道洋， 2023. 基于观测的短时强降水深度学习预
马楚焱， 祖建， 付清盼， 等， 2015. 基于遗传神经网络模型的空气能 报模型［J］. 高原气象， 42（4）： 1005-1017. DOI： 10. 7522/j.
见度预测［J］. 环境工程学报， 9（4）： 1905-1910. Ma C Y， Zu issn. 1000-0534. 2022. 00046. Xia H J， Xiao A， Nie D Y， 2023.
J， Fu Q P， et al， 2015. Air visibility forecast based on genetic Observation based deep Learning model for short-duration heavy
neural network model［J］. Chinese Journal of Environmental En‐ rain nowcasting［J］. Plateau Meteorology， 42（4）： 1005-1017.
gineering， 9（4）： 1905-1910. DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2022. 00046.
时玮域， 2020. 基于机器学习方法的雾天气预测研究［D］. 沈阳：沈 夏侯杰， 肖安， 2024. 基于 SHAP 值机器学习的江西暖季暴雨预报
阳工业大学 . DOI： 10. 27322/d. cnki. gsgyu. 2020. 000426. Shi 因子重要性分析［J］. 气象与减灾研究， 47（1）： 012-023. Xia H
W Y， 2020. Research on fog weather forecast based on machine J， Xiao A， 2024. Importance analysis on warm season rainstorm
learning method［D］. Shenyang： Shenyang University of Technol‐ forecast factors in Jiangxi Province based on machine learning
ogy. DOI： 10. 27322/d. cnki. gsgyu. 2020. 000426. model of Shapely values［J］. Meteorology and Disaster Reduction
苏靖晰， 2020. 低能见度条件下的航班延误及恢复预测方法研究 Research， 47（1）： 012-023.
［D］. 广汉： 中国民用航空飞行学院 . DOI： 10. 27722/d. cnki. 叶宇辰， 陈海山， 朱司光， 等， 2024. 基于机器学习的中国夏季降水
gzgmh. 2020. 000011. Su J X， 2020. Research on flight delay 延伸期预报及土壤湿度的可能贡献［J］. 高原气象， 43（1）：
and recovery forecast methods in low visibility conditions［D］. 184-198. DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2023. 00025. Ye Y
Guanghan： Civil Aviation Flight University of China. C， Chen H S， Zhu S G， et al， 2024. Machine learning-based
孙康慧， 肖安， 夏侯杰， 2024. 基于 LightGBM 机器学习算法的江 prediction of summer extended range precipitation and possible
西气温短期预报模型研究［J］. 高原气象， 43（6）： 1520-1535. contribution of soil moisture over China［J］. Plateau Meteorolo‐
Sun K H， Xiao A， Xia H J， 2024. Study on short term tempera‐ gy， 43（1）： 184-198. DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2023.
ture forecast model in Jiangxi province based on LightGBM ma‐ 00025.
chine learning algorithm［J］. Plateau Meteorology， 43（6）： 1520- 岳炼， 2021. 基于深度学习的机场低能见度预报技术研究［D］. 广
1535. DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2024. 00035. 汉： 中国民用航空飞行学院 . DOI： 10. 27722/d. cnki. gzgmh.
天池平台， 2020. 阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇［M］. 2021. 000145. Yue L， 2021. Research on airport low visibility
北京： 电子工业出版社 . 34-38. Tianchi Platform， 2020. Analy‐ forecast technology based on deep learning［D］. Guanghan： Civil
sis of Alibaba Cloud Tianchi competition problems： machine Aviation Flight University of China. DOI： 10. 27722/d. cnki.
learning volume［M］. Beijing， China： Publishing House of Elec‐ gzgmh. 2021. 000145.
tronics Industry. 34-38. 余东昌， 赵文芳， 聂凯， 等， 2021. 基于 LightGBM 算法的能见度预
王琮， 2022. 机器学习视角下的短时强降水和冰雹临近预报方法研 测模型［J］. 计算机应用， 41（4）： 1035-1041. DOI： 10. 11772/j.
究［D］. 天津： 天津大学 . Wang C， 2022. Short-Term intense pre‐ issn. 1001-9081. 2020081589. Yu D C， Zhao W F， Nie K， et al，
cipitation and hail nowcasting： a machine learning perspective 2021. Visibility forecast model based on LightGBM algorithm
［D］. Tianjin： Tianjin University. ［J］. Journal of Computer Applications， 41（4）： 1035-1041.
王坤， 蒋宁， 李敏， 等， 2020. 基于 SMOTE 算法和逻辑回归模型算 DOI： 10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2020081589.
法的江苏短时强降水潜势预报［J］. 科学技术与工程， 20（28）： 曾淑玲， 2012. 三类航危天气预报技术及业务系统研究［D］. 兰州：