北京地区蚊虫密度变化气象预测方法研究

作     者：姜江 叶彩华 刘美德 尤焕苓 乔媛 夏江江 佟颖 张勇 阎婷 李秋红 刘婷 周小洁 曾晓芃 JIANG Jiang;YE Caihua;LIU Meide;YOU Huanling;QIAO Yuan;XIA Jiangjiang;TONG Ying;ZHANG Yong;YAN Ting;LI Qiuhong;LIU Ting;ZHOU Xiaojie;ZENG Xiaofan

作者机构：北京市气象服务中心北京100089 北京市疾病预防控制中心北京100013 中国科学院大气物理研究所北京100029 

出 版 物：《气象科技》 (Meteorological Science and Technology)

年 卷 期：2022年第50卷第4期

页      面：584-593页

学科分类：07[理学] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：首都卫生发展科研专项(No.2018-2-3015) 北京市预防医学研究中心科研培育项目(No.2016-BJYJ-08)资助。 

主　　题：北京 蚊虫密度 机器学习预测 

摘      要：本文利用蚊虫密度监测数据及气象资料,分析了2009—2019年北京市及其14个区的蚊虫密度与气象条件间的关系,并基于多元回归、支持向量机和随机森林3种经典的机器学习回归方法进行了蚊虫密度预测。结果表明:北京地区蚊虫密度呈周期性的波动,各区多年平均值在0.35~2.54只/(灯·h)之间,高峰值集中出现在7月中旬到8月中旬,与北京地区气温最高和降水最集中的时期非常吻合。采用机器学习方法,尝试了4种输入因子方案,并利用均方根误差和平均绝对百分误差两种方法进行预测效果检验,显示蚊虫数据相对较稳定的地区,如平谷、门头沟、大兴、海淀等地,预测效果相对更优。在3种方法中,支持向量机方法对2019年5月下旬的预测效果非常好,而多元回归与随机森林的预测效果则在2019年5—10月整体上表现得更为稳定。