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川藏铁路路基冻胀气象条件的气候学分析及其预报系统的建立
1
作者
德庆卓嘎
拉珍
+1 位作者
次仁
匡秋明
《大气科学学报》
2025年第4期618-625,共8页
土壤冻结深度与路基变形密切相关,准确预测土壤冻结层深度对川藏铁路安全运行极为重要。在综合前期气象风险普查结果的基础上,本文利用机器学习和多因子融合分析方法,并结合数值模式预报气象条件,构建了川藏铁路沿线冻结深度预报系统。...
土壤冻结深度与路基变形密切相关,准确预测土壤冻结层深度对川藏铁路安全运行极为重要。在综合前期气象风险普查结果的基础上,本文利用机器学习和多因子融合分析方法,并结合数值模式预报气象条件,构建了川藏铁路沿线冻结深度预报系统。该系统采用了随机森林机器学习模型,其输入特征涵盖了多年平均积温、气温、湿度、高程、土壤成分等11个对冻土预测具有显著影响的因子。实际预报业务中,只需将当前冻结深度和未来7 d的气象条件输入到模型中,系统就能输出未来7 d的5 km分辨率的网格化冻结深度预报产品。检验结果显示,预报产品与实测数据显示出高度的一致性,土壤冻结的准确率为96%,TS评分为0.96。相关结果达到实用标准,可为川藏铁路冻土路段的灾害防治提供参考。
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关键词
川藏铁路
机器学习
冻结深度预报系统
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题名
川藏铁路路基冻胀气象条件的气候学分析及其预报系统的建立
1
作者
德庆卓嘎
拉珍
次仁
匡秋明
机构
西藏高原大气环境科学研究所/西藏高原大气环境开放实验室
出处
《大气科学学报》
2025年第4期618-625,共8页
基金
2020年中央引导地方项目(XZ202001YD0006C)
中国气象局公共气象服务中心创新基金项目(M2022009)
国家自然科学基金项目(11775180)。
文摘
土壤冻结深度与路基变形密切相关,准确预测土壤冻结层深度对川藏铁路安全运行极为重要。在综合前期气象风险普查结果的基础上,本文利用机器学习和多因子融合分析方法,并结合数值模式预报气象条件,构建了川藏铁路沿线冻结深度预报系统。该系统采用了随机森林机器学习模型,其输入特征涵盖了多年平均积温、气温、湿度、高程、土壤成分等11个对冻土预测具有显著影响的因子。实际预报业务中,只需将当前冻结深度和未来7 d的气象条件输入到模型中,系统就能输出未来7 d的5 km分辨率的网格化冻结深度预报产品。检验结果显示,预报产品与实测数据显示出高度的一致性,土壤冻结的准确率为96%,TS评分为0.96。相关结果达到实用标准,可为川藏铁路冻土路段的灾害防治提供参考。
关键词
川藏铁路
机器学习
冻结深度预报系统
Keywords
Sichuan-Xizang Railway
machine learning
freezing depth prediction model
分类号
P49 [天文地球]
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1
川藏铁路路基冻胀气象条件的气候学分析及其预报系统的建立
德庆卓嘎
拉珍
次仁
匡秋明
《大气科学学报》
2025
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