【摘 要】
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本文挑选石家庄和秦皇岛气象观测站，分别代表河北省的内陆站和沿海站，利用2017—2018年间逐小时观测资料，对比分析两站不同级别能见度与气象要素的相关性，采用循环神经网络，对两站分别建立了能见度分级计算模型，并进行检验。结果发现，石家庄站利用相对湿度、有效降温和温度改变量建立的模型对1级别（0～1 km）能见度的征兆评分（TS,Threat Score）评分最高（0.52）,秦皇岛站利用相对湿度、
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41876130）资助～～；
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本文挑选石家庄和秦皇岛气象观测站，分别代表河北省的内陆站和沿海站，利用2017—2018年间逐小时观测资料，对比分析两站不同级别能见度与气象要素的相关性，采用循环神经网络，对两站分别建立了能见度分级计算模型，并进行检验。结果发现，石家庄站利用相对湿度、有效降温和温度改变量建立的模型对1级别（0～1 km）能见度的征兆评分（TS,Threat Score）评分最高（0.52）,秦皇岛站利用相对湿度、有效降温建立的模型对1级别能见度的TS评分最高（0.3）。建立沿海站与内陆站的能见度计算模型，依赖关键因子的挑选，本文方法可为能见度精细化预报提供新途径。
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