兩種不同模型對(duì)漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)的對(duì)比分析

尚媛媛，杜正靜，夏曉玲

（貴州省氣象服務(wù)中心，貴州 貴陽(yáng)550002）

旅游業(yè)是當(dāng)前貴州大力發(fā)展的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)。貴州依托大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，大力推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)”旅游發(fā)展，與氣象等各相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合，加強(qiáng)智慧旅游平臺(tái)建設(shè)。然而，當(dāng)前貴州旅游氣象服務(wù)的發(fā)展遠(yuǎn)落后于旅游業(yè)發(fā)展。大部分地區(qū)局限于旅游景區(qū)的天氣預(yù)報(bào)，有些地區(qū)則開(kāi)展了景區(qū)旅游氣象指數(shù)預(yù)報(bào)[1-4]。全球氣候變暖帶來(lái)的氣溫、降水、日照等氣候要素的變化[5]，導(dǎo)致依賴(lài)生態(tài)環(huán)境變化的旅游活動(dòng)首當(dāng)其沖受到影響。漂流是貴州較有特色的一項(xiàng)戶(hù)外水上旅游項(xiàng)目。漂流中游客完全暴露于自然條件下，天氣狀況對(duì)于漂流適宜性等級(jí)有著重要的影響。氣候不僅影響旅游活動(dòng)的環(huán)境和旅游活動(dòng)本身，還影響著游客的體感舒適度[6]。因此，研究氣象條件對(duì)漂流適宜性等級(jí)相關(guān)性十分有意義，旨在開(kāi)發(fā)特色旅游氣象產(chǎn)品，豐富公共氣象產(chǎn)品庫(kù)內(nèi)容。

目前，相關(guān)部門(mén)根據(jù)各地的旅游特色也展開(kāi)了相應(yīng)的研究。楊勝忠等[7]根據(jù)山洪水位監(jiān)測(cè)站降水量和水位資料進(jìn)行分析，得出翁密河降水量與水位漲幅之間存在著顯著的正相關(guān)，降水量越大，水位上漲越明顯。影響水位的因素很多，包括氣候、地形地貌、植被、河床、落差等，但是只考慮降水因素對(duì)水位影響則局限性較大。鄧學(xué)軍等[8]從氣候特點(diǎn)漂流氣候適宜性和漂流氣象障礙等方面分析杉木河景區(qū)氣候資源。彭潔等[9]通過(guò)分析氣候適宜性等級(jí)判定結(jié)果與漂流景區(qū)的客流量相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.859，表明氣象因子是影響猛洞河漂流客流量的最主要因素。向紅瓊、邱粲等針對(duì)氣象因子[10-11]對(duì)漂流客流量的影響進(jìn)行了詳細(xì)的研究與總結(jié)。研究發(fā)現(xiàn)，針對(duì)具體氣象因子對(duì)漂流等級(jí)的相關(guān)性分析方面的研究并不多。因此，本文研究對(duì)象桃源河，素有“人間仙境”、“黔中福地”之稱(chēng)的貴陽(yáng)修文桃源河峽谷生態(tài)旅游區(qū)，屬?lài)?guó)家4A級(jí)旅游景區(qū)，位于貴陽(yáng)市修文縣六屯鄉(xiāng)境內(nèi)，地處桃源河谷，研究桃源河氣象因子對(duì)漂流等級(jí)的相關(guān)性分析是十分必要的。本文在前人的研究基礎(chǔ)上，著重對(duì)漂流適宜性等級(jí)進(jìn)行劃分，提出氣象因子與漂流適宜性等級(jí)之間的關(guān)系，建立漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)模型，為貴州省科學(xué)管理和開(kāi)發(fā)旅游氣候資源提供科學(xué)依據(jù)，為游客提供科學(xué)有效的指導(dǎo)產(chǎn)品，對(duì)方便游客科學(xué)、合理安排出游計(jì)劃具有重要的指導(dǎo)作用，也為景區(qū)根據(jù)氣象條件調(diào)配人力、調(diào)整服務(wù)項(xiàng)目提供依據(jù)。

1 資料與方法

本研究基于桃源河景區(qū)2015年1月1日—2016年12月31日逐日游客總數(shù)和景區(qū)所在地最近的氣象觀測(cè)站[12-13]相對(duì)應(yīng)年份的日最高/最低氣溫，日平均氣溫、平均相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度、日降水量（北京時(shí) 08：00—20：00）[14]以及風(fēng)速等資料進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)氣象條件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)合日常天氣預(yù)報(bào)實(shí)際，利用前一天的數(shù)值預(yù)報(bào)資料，預(yù)報(bào)第二天的漂流等級(jí)，以此建立針對(duì)景區(qū)的漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)模型。以此類(lèi)推，可用此方法進(jìn)行2~5 d的漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)。

通過(guò)觀察和分析客流量數(shù)據(jù)，人為地劃分4個(gè)等級(jí)。漂流等級(jí)1，游客人數(shù)為1耀500，漂流適應(yīng)性為“一般”；漂流等級(jí) 2，游客人數(shù)為 501耀1000，漂流適應(yīng)性為“較適宜”；漂流等級(jí)3，游客人數(shù)為1001耀3000，漂流適應(yīng)性為“適宜”；漂流等級(jí)4，游客人數(shù)為>3000，漂流適應(yīng)性為“非常適宜”。同時(shí)，認(rèn)定模型檢驗(yàn)預(yù)報(bào)等級(jí)跟實(shí)況等級(jí)完全一致時(shí)，評(píng)分為100分；檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)報(bào)等級(jí)與實(shí)況等級(jí)相差1時(shí)，評(píng)分為80分；當(dāng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)報(bào)等級(jí)與實(shí)況等級(jí)相差逸2時(shí)，評(píng)分記為不及格（低于60分）。為消除節(jié)假日和暑假旅游現(xiàn)象，節(jié)假日和暑假的數(shù)據(jù)均挑出，按“節(jié)假日、暑假逐日數(shù)據(jù)”等做二次建模。

對(duì)客流量與各氣象要素進(jìn)行相關(guān)性分析后發(fā)現(xiàn)，此種方法效果不盡人意，故采用判別分析法[15]和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[16-17]進(jìn)行分析，模型效果較好。判別分析法是在分類(lèi)確定的條件下，根據(jù)漂流各種特征值判別其類(lèi)型歸屬問(wèn)題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，其基本原理是按照一定的判別準(zhǔn)則，建立一個(gè)或多個(gè)判別函數(shù)，用研究漂流的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)，并計(jì)算判別指標(biāo)，最終確定漂流等級(jí)屬于何類(lèi)。BP網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation），是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入—輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，適宜于本研究。

2 基于判別分析法對(duì)漂流適宜性等級(jí)方程的建立

判別分析法建立模型預(yù)報(bào)因子包括日最高/最低氣溫，日平均氣溫、平均相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度、日降水量（北京時(shí) 08：00—20：00）以及風(fēng)速。

2.1 基于全年漂流周期氣象因子建立漂流等級(jí)預(yù)報(bào)方程及檢驗(yàn)

根據(jù)修文縣桃源河客流量監(jiān)測(cè)，經(jīng)過(guò)處理，最終有效數(shù)據(jù)隨機(jī)分成4組，并抽取其中一組作為檢驗(yàn)組，其余剩下3組數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模。平均氣溫記為X1，最高氣溫記為X2，最低氣溫記為X3，平均相對(duì)濕度記為X4，最小相對(duì)濕度記為X5，08—20時(shí)降水量為X6，Y為預(yù)報(bào)客流量的數(shù)據(jù)（下同）。預(yù)報(bào)方程為：

比較計(jì)算出的 Y1、Y2、Y3、Y4，最大值的角標(biāo)即為預(yù)報(bào)客流量的數(shù)據(jù)，如Y1大于其他Y值，對(duì)應(yīng)預(yù)報(bào)為Y1。

從圖1可以看出，隨機(jī)選取的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，反映出全年漂流周期的等級(jí)分布基本平衡，通過(guò)分析得出，檢驗(yàn)預(yù)報(bào)評(píng)分為100分的占55.6%，預(yù)報(bào)評(píng)分為80分的占22.2%，預(yù)報(bào)評(píng)分不及格的占22.2%，由此可以看出，預(yù)報(bào)評(píng)分在80以上占77.8%，模型預(yù)報(bào)效果尚可。

圖1 對(duì)漂流全年等級(jí)預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)

2.2 基于節(jié)假日和周末氣象因子建立漂流等級(jí)預(yù)報(bào)方程及檢驗(yàn)

根據(jù)漂流周期，國(guó)家法定節(jié)假日和周末數(shù)據(jù)，隨機(jī)分成3組，并抽取其中一組作為檢驗(yàn)組，其余剩下兩組數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模。預(yù)報(bào)方程為：

通過(guò)檢驗(yàn)預(yù)報(bào)效果（圖2），預(yù)報(bào)等級(jí)1占多數(shù)。檢驗(yàn)預(yù)報(bào)評(píng)分為100分的占35.7%，預(yù)報(bào)評(píng)分為80分的占39.3%，預(yù)報(bào)評(píng)分不及格的占25%?？梢钥闯觯A(yù)報(bào)評(píng)分在80分以上占75%，模型預(yù)報(bào)效果相當(dāng)好，但是參與建模的數(shù)據(jù)量相對(duì)于其他兩組的建模數(shù)據(jù)還是相對(duì)較少，并且檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)也非常有限，所以該模型預(yù)報(bào)是否運(yùn)用到實(shí)際生活中還有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。

圖2 對(duì)節(jié)假日和周末預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)

2.3 基于暑假氣象因子建立漂流等級(jí)預(yù)報(bào)方程及檢驗(yàn)

根據(jù)歷年暑假放假周期，整理樣本數(shù)據(jù)，隨機(jī)分成四組，并抽取其中一組作為檢驗(yàn)組，其余剩下三組數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模。預(yù)報(bào)方程為：

通過(guò)檢驗(yàn)預(yù)報(bào)效果（圖3），暑假的漂流等級(jí)普遍偏高，等級(jí)3、4居多，適宜性較好。預(yù)報(bào)評(píng)分100分的占35.1%，預(yù)報(bào)評(píng)分80分的占37.8%，預(yù)報(bào)評(píng)分不及格的占27.1%?？梢钥闯觯A(yù)報(bào)評(píng)分在80分以上達(dá)72.9%，模型預(yù)報(bào)效果相當(dāng)不錯(cuò)。

圖3 對(duì)暑假漂流等級(jí)預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)

運(yùn)用判別分析對(duì)漂流適宜性等級(jí)的預(yù)報(bào)其優(yōu)勢(shì)在于，游客量的檢測(cè)值為整數(shù)，其變化規(guī)律更接近于判別分析法，故選用此方法。但是判別分析有其局限性，建立預(yù)報(bào)方程時(shí)使用的實(shí)況數(shù)據(jù)中躍3000人以上的數(shù)據(jù)是存在的，并且是不規(guī)律的，因此，預(yù)報(bào)值中也不會(huì)顯示躍3000的具體數(shù)值。因此在實(shí)際業(yè)務(wù)運(yùn)行中需要根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)更新預(yù)報(bào)方程。

3 基于氣象因子建立漂流等級(jí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型

本文測(cè)試了隱藏層個(gè)數(shù)為1、2，每個(gè)隱藏層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為1~10共110種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。漂流BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型中，預(yù)報(bào)因子包括日最高/最低氣溫，日平均氣溫、平均相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度、日降水量以及風(fēng)速。

3.1 基于全年氣象因子建立漂流等級(jí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型

根據(jù)修文縣桃源河客流量監(jiān)測(cè)，共262個(gè)數(shù)據(jù)樣本，經(jīng)過(guò)處理255個(gè)數(shù)據(jù)參與建模和檢驗(yàn)，隨機(jī)選取170個(gè)樣本進(jìn)行建模，剩余進(jìn)行檢驗(yàn)。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算出漂流等級(jí)預(yù)報(bào)值，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男ЧＫ袛?shù)據(jù)代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱之前都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得每個(gè)因子的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到[-1，1]區(qū)間，輸出結(jié)果后反標(biāo)準(zhǔn)化處理。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全年漂流等級(jí)預(yù)測(cè)效果較好的模型匯總（表1），模型3和模型5等級(jí)預(yù)報(bào)效果最好，正確率達(dá)55.3%，正確率次高的是模型4。模型3是第一個(gè)隱藏層有3個(gè)節(jié)點(diǎn)，第二個(gè)隱藏層有3個(gè)節(jié)點(diǎn)，模型4是第一個(gè)隱藏層有4個(gè)節(jié)點(diǎn)，第二個(gè)隱藏層有6個(gè)節(jié)點(diǎn)?？梢钥闯鯞P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漂流等級(jí)預(yù)測(cè)的結(jié)果，并不是隱藏層越多，隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，預(yù)報(bào)效果越好。

從表1可以看出，預(yù)報(bào)正確率最高為55.3%，絕對(duì)值的差為1的正確率最大值為92.9%，這兩個(gè)最大值在同一個(gè)模型中，這只能代表個(gè)例，不能代表普遍。模型5的預(yù)報(bào)正確率的值最大也是55.3%。由于實(shí)際運(yùn)用中采用兩者的平均值最大的模型作為業(yè)務(wù)應(yīng)用，故模型3對(duì)全年漂流等級(jí)的預(yù)報(bào)與實(shí)況的對(duì)比（圖4）。分析可得，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)正確率均達(dá)到51%以上，且各模型之間跨度不大，可見(jiàn)預(yù)報(bào)比較穩(wěn)定，預(yù)報(bào)等級(jí)絕對(duì)值的差臆1的預(yù)報(bào)正確率均達(dá)到90%以上，比較穩(wěn)定，等級(jí)效果比較好。由此可見(jiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漂流等級(jí)預(yù)報(bào)的效果比較好。

表1 全年漂流等級(jí)預(yù)測(cè)效果較好的模型匯總

圖4 全年最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)漂流等級(jí)預(yù)報(bào)和實(shí)況等級(jí)

3.2 基于節(jié)假日和周末氣象因子建立漂流等級(jí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型

漂流周期中含有包含節(jié)假日和周末的樣本數(shù)量有85個(gè)，其中隨機(jī)抽取45個(gè)用來(lái)建模，剩余用來(lái)檢驗(yàn)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)假日和周末漂流等級(jí)預(yù)測(cè)效果較好的模型匯總（表2），等級(jí)正確率最高的均在40%以上，且跨度較寬。

表2 節(jié)假日和周末漂流等級(jí)預(yù)測(cè)效果較好的模型匯總

從表2中可以看出，預(yù)報(bào)正確率最高為57.5%，等級(jí)絕對(duì)值差為1的正確率最大值為80.0%，這兩個(gè)最大值并不集中在同一個(gè)模型中。模型2的平均值最大，模型2對(duì)周末和節(jié)假日漂流等級(jí)的預(yù)報(bào)與實(shí)況對(duì)比（圖5），預(yù)報(bào)正確率在40%~57.5%之間，等級(jí)絕對(duì)值差為1的正確率均在70%~80%之間?？梢?jiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)節(jié)假日和周末的預(yù)報(bào)正確率一般，等級(jí)絕對(duì)值差為1的預(yù)報(bào)效果較好，這也許與樣本數(shù)量少有一定關(guān)系，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的正確性和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多少有較大的關(guān)系，尤其對(duì)于一個(gè)多輸入多輸出的網(wǎng)絡(luò)，如果缺乏足夠多的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，正如漂流周期中含有包含的節(jié)假日和周末的樣本數(shù)量有限，BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值可能存在較大的誤差。

圖5 節(jié)假日和周末最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)結(jié)果和實(shí)況

3.3 基于暑假氣象因子建立漂流等級(jí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型

漂流周期中暑假的樣本數(shù)量，共包括145個(gè)樣本，其中隨機(jī)抽取85個(gè)用來(lái)建模，剩余用來(lái)檢驗(yàn)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)暑假漂流等級(jí)預(yù)報(bào)效果較好的模型匯總（表3），其中預(yù)報(bào)等級(jí)百分百正確的正確率最好的均在40.0%~51.7%。

表3 暑假漂流等級(jí)預(yù)測(cè)效果較好的模型匯總

從表3中可以看出，預(yù)報(bào)正確率最高為51.7%，等級(jí)絕對(duì)值差為1的正確率最高為90.0%，這兩個(gè)最大值也沒(méi)有集中在同一個(gè)模型中，同樣取兩者平均值最高的模型選取作為最優(yōu)模型，模型5對(duì)暑假漂流預(yù)報(bào)等級(jí)和實(shí)況等級(jí)的對(duì)比（圖6），預(yù)報(bào)等級(jí)，正確率在40.0%~51.7%之間，等級(jí)絕對(duì)值差為1的正確率在83.3%~90.0%之間，可見(jiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)等級(jí)絕對(duì)值差為1的預(yù)報(bào)效果較好，對(duì)預(yù)報(bào)等級(jí)完全正確的效果一般，且跨度較大，這可能與樣本數(shù)量少有一定關(guān)系。

圖6 暑假最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)況對(duì)比

4 結(jié)論與討論

本文分析了桃源河景區(qū)氣象要素前一日的日資料與當(dāng)天的漂流適宜等級(jí)之間的關(guān)系，開(kāi)展運(yùn)用氣象要素開(kāi)展漂流適宜等級(jí)預(yù)報(bào)服務(wù)的工作。在漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)模型的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)值預(yù)報(bào)輸出的逐日要素產(chǎn)品，可以開(kāi)展景區(qū)的漂流適宜等級(jí)預(yù)報(bào)服務(wù)，豐富公共氣象服務(wù)產(chǎn)品庫(kù)。因此，通過(guò)分析結(jié)果，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與判別分析相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)正確率更高，效果更好。此外，暑假對(duì)漂流等級(jí)預(yù)報(bào)具有一定的正面影響。

（1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較與判別分析法效果較好。這也許跟樣本數(shù)量的個(gè)數(shù)有一定的關(guān)系。比如，兩種方法建立的模型對(duì)節(jié)假日周末的等級(jí)預(yù)報(bào)正確率都比較高，兩者差距很小。

（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的擬合能力，但預(yù)測(cè)結(jié)果仍有一定誤差。樣本數(shù)量的個(gè)數(shù)直接模型的擬合效果，數(shù)據(jù)多則效果較好，反之則較差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于暑假漂流等級(jí)誤差為1的預(yù)報(bào)率效果相當(dāng)好，準(zhǔn)確率最高達(dá)92.9%，但是對(duì)于節(jié)假日和周末的預(yù)報(bào)效果準(zhǔn)確率相對(duì)較差。

（3）應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建漂流等級(jí)預(yù)報(bào)模型，并檢驗(yàn)。暑假的預(yù)報(bào)效果最好，全年次之，節(jié)假日和周末最差。預(yù)報(bào)等級(jí)正確率均高于40%，等級(jí)絕對(duì)值差為1的正確率均高于70%，且最高達(dá)92%以上，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

（4）不論是判別分析，還是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，均對(duì)暑假漂流等級(jí)預(yù)報(bào)效果較好。一是因?yàn)椴糠秩巳悍偶?，出游人?shù)較多。二是夏季氣溫較高，人們更愿意選擇漂流活動(dòng)。因此運(yùn)用到實(shí)際生活中，仍需要?jiǎng)澐值燃?jí)和時(shí)間來(lái)進(jìn)行分析。

（5）桃源河漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)是根據(jù)客流量與多種氣象要素綜合考慮的預(yù)報(bào)模型，漂流適宜性等級(jí)越大表示越適宜開(kāi)展此項(xiàng)活動(dòng)，反之則較低。漂流適宜性等級(jí)模型具有貴州省內(nèi)漂流特色，對(duì)于省內(nèi)開(kāi)展漂流活動(dòng)具有一定的指導(dǎo)意義。

（6）桃源河漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)模型是基于日常天氣預(yù)報(bào)結(jié)論的氣象要素，簡(jiǎn)單、實(shí)用。但它受天氣預(yù)報(bào)正確率的制約，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)偏差。對(duì)于漂流適宜性等級(jí)預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)和效果評(píng)估，有待進(jìn)一步的研究。

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