Page 198 - 《高原气象》2026年第2期

高 原 气 象 45 卷
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兰 州 大 学 . Zeng S L， 2012. Studies on forecasting technology 2. 1018. 181928.
and operational system for three typical dangerous weather affect‐ 赵翠光， 赵声蓉， 林建， 等， 2022. 基于区域建模的能见度预报及影
ing aviation［D］. Lanzhou： Lanzhou University. 响因子分析［J］. 气象， 48（6）： 773-782. DOI： 10. 7519/j. issn.
张庆， 张楠， 陈子煊， 等， 2024．多种机器学习方法在京津冀地区 1000-0526. 2022. 033001. Zhao C G， Zhao S R， Lin J， et al，
低能见度天气预报中的应用［J］．气象科学， 44（2）： 362-374. 2022. Visibility forecast and influence factor analysis based on re‐
Zhang Q， Zhang N， Chen Z X， et al， 2024， et al. Application of gional modeling［J］. Meteorological Monthly， 48（6）： 773-782.
multiple machine learing methods in low-visibility weather fore‐ DOI： 10. 7519/j. issn. 1000-0526. 2022. 033001.
casting in Beijing-Tianjin-Hebei region［J］. Journal of the Meteo‐ 郑朝霞， 周梅， 季致建， 等， 2016. SVM方法在霾识别和能见度预报
rological Sciences， 44 （2）： 362-374. 中的应用［J］. 气象科技进展， 6（6）： 30-34. Zheng Z X， Zhou
张睿智， 罗瑞虹， 卢志林， 等， 2024. 基于机器学习的创伤伤员检伤 M， Ji Z J， et al， 2016. Application of SVM method to identifica‐
分类预测模型构建及验证［J］. 解放军医学院学报， 45（3）： tion of haze and prediction of visibility［J］. Advances in Meteoro‐
223-229. Zhang R Z， Luo R H， Lu Z L， et al， 2024. Construc‐ logical Science and Technology， 6（6）： 30-34.
tion and validation of a machine learning-based predictive model 朱国栋， 2022. 深度学习在乌鲁木齐机场能见度预测中的应用［J］.
for trauma casualty triage［J］. Academic Journal of Chinese PLA 自然科学， 10（3）： 352-358. Zhu G D， 2022. The application of
Medical School， 45（3）： 223-229. DOI： 10. 12435/j. issn. 2095- deep learning in urumqi airport visibility forecast［J］. Open Jour‐
5227. 2024. 003. nal of Natural Science， 10（3）： 352-358.
张序， 刘雪涛， 周川， 等， 2014. 低能见度条件下飞行事故分析及运 朱国梁， 2018. 基于 MLP神经网络的机场能见度预测模型［J］. 科技
行控制研究［J］. 失效分析与预防， 9（6）： 383-387， 393. Zhang 创新与应用， （18）： 4. Zhu G L， 2018. Airport visibility predic‐
X， Liu X T， Zhou C， et al， 2014. Analysis of flight accidents tion model based on MLP neural network［J］. Technology Innova‐
and operational control under low visibility condition［J］. Failure tion and Application， （18）： 4.
Analysis and Prevention， 9（6）： 383-387， 393. 朱蕾， 朱国栋， 2010. 支持向量机方法在机场跑道视程预报中的应
张义朋， 2018. 低能见度预测及其与航班准点率相关性研究［D］. 广 用［J］. 暴雨灾害， 29（2）： 69-73. DOI： 10. 3969/j. issn. 1004-
汉： 中国民用航空飞行学院 . DOI： CNKI： CDMD： 2. 1018. 9045. 2010. 02. 012. Zhu L， Zhu G D， 2010. SVM application
181928. Zhang Y P， 2018. Research on low visibility forecasting on prediction of runway visual range of airport［J］. Torrential
and its correlation with flight punctuality［D］. Guanghan： Civil Rain and Disasters， 29（2）： 69-73. DOI： 10. 3969/ j. issn. 1004-
Aviation Flight University of China. DOI： CNKI： CDMD： 9045. 2010. 02. 012.