海岸边界层是陆地与海洋之间热量、动量和物质交换的关键区域，由于海岸地理特征和气象条件的复杂性，准确估算海岸边界层高度仍然是一个挑战。大气物理研究所辛金元课题组与浙江省环境监测总站在我国东海沿岸开展边界层结构观测，发现ERA5再分析数据的边界层高度产品的平均绝对百分比误差达36%-65%。

针对这一问题，课题组构建了一套集成多气象变量最优加权集成模型（OWEM），采用ERA5再分析数据准确估算海岸边界层高度，模型的平均绝对百分比误差（MAPE）低至3%-5%，精度远高于ERA5边界层高度产品。研究分别讨论了晴天、多云和雨天三种不同天气场景下的表现，OWEM模型在所有天气条件下均比传统模型（如最小绝对收缩选择算子、随机森林、Adaboost、LightGBM和集成模型）更高的准确性。特别是在晴天条件下，OWEM表现最佳，具有0.97的稳健R²和23米的最小平均绝对误差（MAE）。利用SHAP方法分析动力和热力因子的影响，2m温度（T）和10m风速（U）是晴天边界层高度估算的主控因素；相对湿度（RH）在雨天和阴天占主导地位，总降水量（TP）在陆风时占主导地位。10m U和10m V等在所有局地风场类型中都起着主导作用。研究表明OWEM是可以精准估算边界层高度的智能算法，这些发现对于理解和预测海岸边界层变化具有重要的意义。

该结果发表于期刊《Journal of Geophysical Research: Atmosphere》，第一作者为大气物理研究所和国防科技大学联合培养博士生彭柯澄，通讯作者辛金元研究员与许强正高级工程师；研究得到了国家重点研发计划（2022YFF0802501）、浙江省生态环境大数据重点实验室开放基金（2022P10005）等资助。

图1 海岸边界层高度估计的最优加权集成模型（OWEM）构建及其效果

图2在分类天气条件下，OWEM模型估算边界层高度和ERA5产品的误差分布

参考文献：Kecheng Peng, Jinyuan Xin, Xiaoqian Zhu, Qiang Xu, Xiaoyuan Wang, Weifeng Wang, et al. (2024). An optimal weighted ensemble machine learning approach to accurate estimate the coastal boundary layer height using ERA5 multi-variables. Journal of GeophysicalResearch: Atmospheres, 129, e2023JD039993. https://doi.org/10.1029/2023JD039993