傅清秋，謝永華，2，湯 波，張恒德

（1.南京信息工程大學(xué) 計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院，江蘇 南京210044；2.南京信息工程大學(xué) 江蘇省網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中心，江蘇 南京210044；3.中國(guó)氣象局國(guó)家氣象中心，北京100081）

0 引 言

沙塵暴是強(qiáng)風(fēng)將地面大量的沙塵卷入空中，使空氣特別渾濁，水平能見(jiàn)度小于1km 的災(zāi)害天氣現(xiàn)象［1］。在過(guò)去的幾十年中，沙塵暴覆蓋了世界各地的許多地區(qū)，而我國(guó)的西北地區(qū)和華北北部地區(qū)也頻繁受到沙塵暴的侵襲，沙塵暴的到來(lái)給國(guó)家的經(jīng)濟(jì)和人們的生活帶來(lái)了深重的影響。因此，近年來(lái)針對(duì)沙塵暴預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)的研究已經(jīng)得到了廣泛關(guān)注和開(kāi)展。

支持向量機(jī) （support vector machine，SVM）是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)之上的新一代機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是目前機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)，能很好地解決非線性、高維數(shù)、小樣本以及局部極小點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題。近幾年支持向量機(jī)方法也被逐步用到了沙塵暴預(yù)警的研究中。Zhang Qimeng［2］選用高斯徑向核函數(shù)支持向量機(jī)模型對(duì)1981年－1997年的沙塵暴數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作對(duì)比，得出支持向量機(jī)模型有更加好的穩(wěn)定性，更高的準(zhǔn)確率和更快的運(yùn)行速度。路志英，李艷英［3］提出了慣性權(quán)值自適應(yīng)調(diào)節(jié)的改進(jìn)粒子群算法，對(duì)傳統(tǒng)的RBF－SVM 模型的參數(shù)選擇方面進(jìn)行了優(yōu)化，實(shí)驗(yàn)表明優(yōu)化后的預(yù)報(bào)模型表現(xiàn)出更好的性能。Zhang Wenyu，Liu Xuan［4］利用灰色關(guān)聯(lián)分析來(lái)選擇沙塵暴發(fā)生的主要相關(guān)因子，接著利用支持向量模型對(duì)民勤春季沙塵暴發(fā)生頻率進(jìn)行了預(yù)測(cè)最后形成了一個(gè)完整的沙塵暴預(yù)警系統(tǒng)。以上的研究說(shuō)明了利用支持向量機(jī)模型來(lái)預(yù)報(bào)沙塵暴的可行性，但其中也存在著一些不足之處。首先在預(yù)警數(shù)據(jù)選取方面，文獻(xiàn) ［2，3］采用了我國(guó)西北部從初春到初夏范圍NCEP 格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù) （東經(jīng)70度－115度；北緯35度－55度）。該格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)覆蓋區(qū)域廣，包含省市多，這就使預(yù)報(bào)結(jié)果不夠精確，預(yù)報(bào)結(jié)果會(huì)顯示某天將會(huì)有沙塵暴的發(fā)生但是具體發(fā)生在哪個(gè)省就無(wú)從而知了。其次在參數(shù)選取方面，由于SVM 參數(shù)以及核函數(shù)的選取沒(méi)有固定的方法，一般都是通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較手動(dòng)調(diào)節(jié)［3］，因此SVM 的參數(shù)和核函數(shù)的確定問(wèn)題一直是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。而現(xiàn)在大部分的研究都是針對(duì)SVM 參數(shù)的選取，對(duì)于核函數(shù)的優(yōu)化改進(jìn)卻為數(shù)不多。

本文結(jié)合了沙塵暴的發(fā)生條件，利用氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)和NCEP格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，在支持向量機(jī)模型中加入了組合核函數(shù)思想，提出一種適合沙塵暴預(yù)警的組合核函數(shù)支持向量機(jī)模型，以縮小預(yù)報(bào)的范圍，提高預(yù)報(bào)的精度和準(zhǔn)確率。

1 基于組合SVM 的沙塵暴預(yù)警算法

1.1 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)分類的基本思想是要找到一個(gè)能夠?qū)深悩颖痉珠_(kāi)的最優(yōu)超平面，并且使分類間隔最大。根據(jù)分類樣本的不同支持向量機(jī)分類問(wèn)題可以分為線性可分問(wèn)題和線性不可分問(wèn)題。沙塵暴預(yù)報(bào)是二分類的問(wèn)題，即有沙塵暴的發(fā)生或無(wú)沙塵暴發(fā)生，根據(jù)下文所選的預(yù)報(bào)因子，在11維的特征空間中無(wú)法找到一個(gè)合適的線性分類超平面將兩類樣本數(shù)據(jù)完全分開(kāi)，屬于線性不可分問(wèn)題。然而支持向量機(jī)的特點(diǎn)之一就是可以解決線性不可分的問(wèn)題，通過(guò)一個(gè)映射Φ 將原來(lái)線性不可分的樣本 （圖1 （a））映射到高維空間 （圖1 （b）），使樣本集在新的空間中線性可分，這樣就可以找到一個(gè)超平面將兩類樣本分開(kāi)。兩個(gè)向量在映射過(guò)后的空間中的內(nèi)積函數(shù)叫做核函數(shù)，碰巧的是，在SVM 中需要計(jì)算的數(shù)據(jù)向量總是以內(nèi)積形式出現(xiàn)的，這樣一來(lái)就避開(kāi)了在高維空間的計(jì)算，而是在原來(lái)的空間中用核函數(shù)直接代替向量映射到高維空間的內(nèi)積運(yùn)算。

設(shè)樣本為n 維向量，樣本數(shù)為k，樣本的構(gòu)成為 （xi，yj），i＝1，2，…，k，其中xi∈Rn，yj∈ ｛－1，1｝，引入核函數(shù)思想后，最終的判別函數(shù)式為［5，6］

圖1 線性不可分SVM

式 （1）中vm 為支持向量的個(gè)數(shù)。

最理想的情況下，人們希望知道數(shù)據(jù)的具體分布，從而得到一個(gè)剛好可以將數(shù)據(jù)映射到高維空間線性可分的映射Φ，然后根據(jù)這個(gè)映射計(jì)算出核函數(shù)，然而，尋找這樣一個(gè)映射一般情況下是很難甚至沒(méi)辦法實(shí)現(xiàn)的，通常都是隨便選擇一個(gè)特殊的核函數(shù)即可。當(dāng)然不是所有的函數(shù)都能作為核函數(shù)，只有滿足Mercer條件［7］的函數(shù)才能夠作為核函數(shù)。最常用的核函數(shù)有：線性核函數(shù)K（xi，xj）＝xTixj；多項(xiàng)式核函數(shù)K（xi，xj）＝ （γxTixj＋r）p，r＞0；高斯徑向基核函數(shù)（RBF）K（xi，xj）＝exp（－γ｜xi－xj｜2），r＞0；Sigmoid核函數(shù)K（xi，xj）＝tanh（γxTixj＋r）p。

1.2 組合核函數(shù)支持向量機(jī)設(shè)計(jì)

任何一種核函數(shù)，當(dāng)其具有一定優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)也存在著局限性［8］。目前用于SVM 分類的核函數(shù)主要分為兩類：局部核函數(shù)和全局核函數(shù)。局部核函數(shù)具有局部性，只有離輸入數(shù)據(jù)距離較近的點(diǎn)對(duì)函數(shù)的值才會(huì)有影響，插值能力較強(qiáng)，善于提取樣本的局部屬性，高斯徑向基核函數(shù)就是一個(gè)典型的局部核函數(shù)。全局核函數(shù)中相距很遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)核函數(shù)都有影響，外推能力較強(qiáng)，善于提取樣本數(shù)據(jù)的全局屬性，其中最典型的全局核函數(shù)是多項(xiàng)式函數(shù)。

考慮到采用單一的核函數(shù)并不能全面地表示樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，因此將多個(gè)核函數(shù)組合起來(lái)，以獲得一個(gè)具有較好的外推能力和較強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的預(yù)報(bào)模型。

組合核函數(shù)主要思想就是將多種核函數(shù)組合起來(lái)，從不同的側(cè)面反映整個(gè)判別過(guò)程，從而使判別結(jié)果更加精確。近年來(lái)利用組合核函數(shù)對(duì)SVM 優(yōu)化方法已經(jīng)應(yīng)用在了很多領(lǐng)域，并取得了理想的優(yōu)化效果。張冰，孔銳［7］利用組合核函數(shù)支持向量機(jī)進(jìn)行了人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了此方法的有效性。瞿娜娜［9］將多項(xiàng)式核函數(shù)和RBF核函數(shù)進(jìn)行線性組合建模，并從量化分析的角度對(duì)中小板股市的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示，該模型有一定程度的優(yōu)越性同時(shí)也具備一定的推廣性。Turgay Ibrikci［10］將該方法用于生物醫(yī)學(xué)方面，利用組合核函數(shù)支持向量機(jī)模型來(lái)對(duì)7種不同的病例分類，結(jié)果證明新的方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率有明顯提升。因此本文將使用組合核函數(shù)來(lái)代替支持向量機(jī)模型中單一的核函數(shù)，將組合核函數(shù)支持向量機(jī)模型用在沙塵暴預(yù)警中。

選取局部核函數(shù)和全局核函數(shù)中最典型的高斯徑向基核函數(shù)和多項(xiàng)式函數(shù)進(jìn)行組合，由于有研究表明對(duì)于多項(xiàng)式核函數(shù)，p＝2，4時(shí)外推能力較好［7］因此這里就選用了二階多項(xiàng)式，組合后的核函數(shù)如下式

其中K （xi，xj）為組合的核函數(shù)，組合的核函數(shù)仍然是核函數(shù)［11］。

1.3 參數(shù)的選取

對(duì)于參數(shù)的選取我們總希望選擇的一組參數(shù)能夠使實(shí)驗(yàn)效果達(dá)到最好，本文中的參數(shù)主要有：正則化參數(shù)C，不敏感損失參數(shù)ε，高斯徑向核函數(shù)的核參數(shù)γ2，多項(xiàng)式核函數(shù)的核參數(shù)γ1以及組合核函數(shù)中的權(quán)值a。怎樣判定模型分類效果是否達(dá)到了最優(yōu)呢，本文選用了氣象上衡量沙塵暴的準(zhǔn)確率的成功界限指數(shù)CSI［3］，CSI的定義是

其中CS為正確預(yù)報(bào)沙塵暴的個(gè)數(shù)，f1為漏報(bào)的沙塵暴個(gè)數(shù)，f2為空?qǐng)?bào)沙塵暴的個(gè)數(shù)。由定義可以看出，CSI越大報(bào)對(duì)的數(shù)量就越多，漏報(bào)、空?qǐng)?bào)的數(shù)目越少，預(yù)報(bào)的效果也就越好。

當(dāng)有了評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)以后就可以對(duì)參數(shù)進(jìn)行擇優(yōu)選擇了，目前還沒(méi)有公認(rèn)的SVM 參數(shù)選擇方法。本文使用網(wǎng)格劃分法結(jié)合K－CV 方法來(lái)選擇最優(yōu)的參數(shù)組合。主要思想是將樣本分為K 份，接著在參數(shù)定義的范圍內(nèi)，根據(jù)步長(zhǎng)依次選取一組參數(shù)值作為當(dāng)前的訓(xùn)練參數(shù)。選取樣本中的第1份作為測(cè)試集，剩下的數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練集，根據(jù)前面所選的參數(shù)算出CSI的值，接著選取第2份作為測(cè)試集，以此類推直到第K 份，最后將所有的K 個(gè)CSI取均值，和當(dāng)前最優(yōu)的CSI進(jìn)行比較，CSI最高的那組對(duì)應(yīng)的參數(shù)組即為最優(yōu)參數(shù)組。

1.4 預(yù)報(bào)因子的選取

沙塵暴天氣產(chǎn)生的因素是多方面的，總的來(lái)說(shuō)必須具備3個(gè)條件：沙源、大風(fēng)和不穩(wěn)定的空氣狀態(tài)。其中豐富的沙源是其物質(zhì)基礎(chǔ)，大風(fēng)和不穩(wěn)定的空氣狀態(tài)則是沙塵天氣的動(dòng)力條件和局地?zé)崃l件。根據(jù)沙塵暴的發(fā)生條件，文獻(xiàn) ［2，3］采用了我國(guó)西北部范圍的NCEP 格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)（東經(jīng)70度－115度；北緯35度－55度）。該格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)包括了俄羅斯、新疆、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等多個(gè)省市，覆蓋范圍廣。因此利用這樣的數(shù)據(jù)樣本預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)的范圍過(guò)大。為了提高預(yù)報(bào)的精度，本文利用具體氣象觀測(cè)站的地面氣候資料日值數(shù)據(jù)作為主要的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。站點(diǎn)地面氣候日值數(shù)據(jù)主要包括區(qū)站號(hào)、緯度 （前2位度；后2位分）、經(jīng)度（前2位度；后3位分）、海拔高度、年份、月份、日期、日平均氣壓 （0.1hpa）、日平均氣溫 （0.1℃）、日最高氣溫（0.1℃）、日最低氣溫 （0.1℃）、日平均相對(duì)濕度 （%）、日降水量 （0.1mm）、日平均風(fēng)速 （0.1m／s）、日日照時(shí)數(shù)（0.1小時(shí)）這15個(gè)要素，要素中缺測(cè)值為3277。

在這些要素中日平均風(fēng)速表示了一個(gè)地區(qū)風(fēng)力的大小，而強(qiáng)風(fēng)是沙塵暴發(fā)生不可缺少的動(dòng)力條件，風(fēng)力越強(qiáng)越有利于形成沙塵暴。溫度、降水、平均相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)決定著一個(gè)地區(qū)的干旱程度。持續(xù)的高溫，少雨，暴曬會(huì)造成地表的土壤干燥，容易被風(fēng)吹起，這是沙塵暴形成的物質(zhì)基礎(chǔ)。而局地的氣壓、溫度、濕度等氣象要素在沙塵暴發(fā)生時(shí)也會(huì)發(fā)生突變。因此鑒于以上分析本文從氣象觀測(cè)站的地面氣候資料日值數(shù)據(jù)中選取日平均氣壓、日平均氣溫、日溫差 （日最高氣溫－日最低氣溫）、日平均相對(duì)濕度、日降水量、日平均風(fēng)速、日日照時(shí)數(shù)這7個(gè)氣象要素作為預(yù)報(bào)因子。

然而實(shí)驗(yàn)表明僅僅利用這7個(gè)要素來(lái)預(yù)報(bào)得到的效果并不理想，由于所選取的特征值過(guò)少，不能夠全面地表現(xiàn)沙塵暴的特點(diǎn)，這就意味著樣本中會(huì)出現(xiàn)兩條記錄特征值一樣時(shí)，一條標(biāo)識(shí)是有沙塵暴發(fā)生而另一條標(biāo)識(shí)沒(méi)有沙塵暴發(fā)生，這種情況是支持向量機(jī)模型難以解決的。為了避免這種情況的發(fā)生，本文參照文獻(xiàn) ［2，3］從NCEP 格點(diǎn)場(chǎng)資料中選取了離氣象臺(tái)站經(jīng)緯度最近格點(diǎn)的五種格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)：500hpa的高度、700hpa的東南風(fēng)和西北風(fēng)、850hpa的溫度和比濕，并根據(jù)850hpa的溫度和比濕推導(dǎo)出850hpa的位溫。最后將得到的4種格點(diǎn)數(shù)據(jù)和前面7種氣象要素結(jié)合在一起共11個(gè)要素 （見(jiàn)表1）作為預(yù)報(bào)因子并利用中國(guó)強(qiáng)沙塵暴支撐數(shù)據(jù)集標(biāo)記出是否有沙塵暴。

表1 SVM 沙塵暴預(yù)警預(yù)報(bào)因子

1.5 預(yù)警算法流程

圖2是算法的流程圖，該算法的具體流程為：

（1）根據(jù)上文所述預(yù)報(bào)因子的選取方法選取合適的樣本數(shù)據(jù)。

（2）對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理將數(shù)據(jù)變換到0和1之間，接著將全部樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

（3）在選定的參數(shù)范圍內(nèi)依次選取一組參數(shù)，根據(jù)訓(xùn)練樣本利用K－CV 交叉驗(yàn)證法 （具體步驟參照上文參數(shù)的選取）算出每一組的CSI并和當(dāng)前BESTCSI相比，若比BESTCSI小則選取下一組參數(shù)，若比BESTCSI大，則用當(dāng)前的參數(shù)值來(lái)取代最優(yōu)值接著繼續(xù)選擇下一組參數(shù)，當(dāng)遍歷完所有的參數(shù)組循環(huán)結(jié)束，選擇BESTCSI對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合，生成分類模型。

（4）將生成的模型用于對(duì)測(cè)試集分類，統(tǒng)計(jì)比較分類效果。

圖2 本文方法流程

2 實(shí)驗(yàn)分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)主要數(shù)據(jù)來(lái)源有3 種：①1956－1965 年寧夏鹽池（53723）地面氣象觀測(cè)站的地面氣候資料日值數(shù)據(jù)［12］；②中國(guó)強(qiáng)沙塵暴序列及其支撐數(shù)據(jù)集［12］中寧夏鹽池 （53723）站點(diǎn)的數(shù)據(jù)；③美國(guó)環(huán)境氣象中心所提供的NCEP 格點(diǎn)場(chǎng)日值資料［13］，將NCEP格點(diǎn)場(chǎng)的經(jīng)緯范圍圈定在離鹽池最近的格點(diǎn) （東經(jīng)107.5度，北緯37.5度）處，采集該格點(diǎn)1956－1965年的格點(diǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

參照上文提到的數(shù)據(jù)選取方法提取1956－1965 年沙塵暴多發(fā)的3－5月的氣象數(shù)據(jù)資料，數(shù)據(jù)中若存在缺測(cè)值就將其整條刪除。圖3截取了樣本數(shù)據(jù)中的10條，其中每列代表的屬性如表1所示，最后一列中1表示當(dāng)天發(fā)生沙塵暴，0表示當(dāng)天無(wú)沙塵暴發(fā)生。

圖3 樣本數(shù)據(jù)

為了使訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本中沙塵暴數(shù)據(jù)盡可能分布全面，從第一條數(shù)據(jù)開(kāi)始，每隔兩條抽取一條數(shù)據(jù)到測(cè)試樣本集中剩下的全部為訓(xùn)練樣本。統(tǒng)計(jì)其中沙塵暴和非沙塵暴個(gè)數(shù)見(jiàn)表2。

表2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文以寧夏鹽池為例，采用libsvm－mat－2.89－3工具箱完成對(duì)SVM 模型的訓(xùn)練與測(cè)試，并用MATLAB R2010a工具軟件實(shí)現(xiàn)模型的仿真實(shí)驗(yàn)。分別使用多項(xiàng)式核函數(shù)，高斯徑向核函數(shù)和結(jié)合多項(xiàng)式核、高斯徑向核的組合核函數(shù)對(duì)訓(xùn)練集學(xué)習(xí)，將得到的分類模型用在測(cè)試集上，得到數(shù)據(jù)見(jiàn)表3

其中Csandstorm表示沙塵暴天氣報(bào)對(duì)率，Nrightsand表示報(bào)對(duì)的沙塵暴天氣的個(gè)數(shù)，Nallsand表示測(cè)試樣本中沙塵暴的總個(gè)數(shù)，Cnotsandstorm表示非沙塵暴天氣的報(bào)對(duì)率，Nrightnonsand表示報(bào)對(duì)的非沙塵暴天氣的個(gè)數(shù)，Nallnonsand表示測(cè)試樣本中非沙塵暴天氣的總數(shù)，Accuracy 表示分類的正確率，N 為測(cè)試集樣本個(gè)數(shù)。

表3 3種核函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，多項(xiàng)式核函數(shù)和高斯徑向核的分類效果相當(dāng)CSI都為51.85%，而由這兩種核函數(shù)構(gòu)成的組合核函數(shù)預(yù)報(bào)的成功界限指數(shù)CSI達(dá)到了54.64%，比僅使用單一的核函數(shù)提高了大約2.79%，沙塵暴報(bào)對(duì)率也提高了4.65%。這說(shuō)明了組合核函數(shù)兼顧了各核函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，在沙塵暴預(yù)警方面有著比單一核函數(shù)支持向量機(jī)模型更好的預(yù)報(bào)效果。同時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果也說(shuō)明了對(duì)于組合核函數(shù)來(lái)說(shuō)，組成它的單一核函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)的組合并不是其最優(yōu)解，組合核函數(shù)的參數(shù)也同樣需要使用參數(shù)尋優(yōu)方法來(lái)搜尋。為了更好地說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題，對(duì)比表3最后兩行的結(jié)果，其中第三行的組合核函數(shù)模型中的各個(gè)參數(shù)選取了每個(gè)單一核函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)組，而最后一行參數(shù)的選取則是通過(guò)上文提到的參數(shù)尋優(yōu)法。結(jié)果顯示雖然經(jīng)過(guò)參數(shù)尋優(yōu)的組合核函數(shù)模型的非沙塵暴報(bào)對(duì)率和分類的正確率 （92.16%）沒(méi)有第三行高，但是對(duì)于沙塵暴預(yù)警來(lái)說(shuō)，主要關(guān)注的是沙塵暴的預(yù)報(bào)的性能即沙塵暴的報(bào)對(duì)率和CSI的值，使用參數(shù)尋優(yōu)的組合核函數(shù)模型的沙塵暴報(bào)對(duì)率達(dá)到了67.44%比第三行高出了4.65%，CSI也達(dá)到了54.64%，為實(shí)驗(yàn)最優(yōu)值。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合了氣象臺(tái)站的日值數(shù)據(jù)和NCEP 格點(diǎn)場(chǎng)的格點(diǎn)數(shù)據(jù)，利用多項(xiàng)式核和高斯徑向核組成的組合核函數(shù)模型對(duì)寧夏鹽池地區(qū)的沙塵暴進(jìn)行預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了在利用支持向量機(jī)對(duì)沙塵暴預(yù)警的研究中，組合核函數(shù)模型相比于單一核函數(shù)有著更好的分類效果，提出了一種利用單個(gè)臺(tái)站附近的氣象數(shù)據(jù)資料預(yù)報(bào)沙塵暴的方法，該方法提高了沙塵暴預(yù)警的準(zhǔn)確率和預(yù)報(bào)精度。

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