發(fā)布時(shí)間：2020-12-26 04:17

　　降水作為常規(guī)氣象要素之一,因其非線性、不連續(xù)的特點(diǎn),一直是天氣預(yù)報(bào)工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。短時(shí)間的集中性降水,極易引發(fā)暴雨、洪澇等氣象災(zāi)害,給國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民日常生活帶來不良影響。因此,如何提高降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率一直是氣象領(lǐng)域研究人員不斷追求的目標(biāo)之一。隨著數(shù)值模式的基礎(chǔ)理論突破和關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展,數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的時(shí)空分辨率不斷提高,使得數(shù)值預(yù)報(bào)模式成為日常天氣預(yù)報(bào)的重要參考依據(jù)。為了得到更加準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào)結(jié)果,本文利用支持向量機(jī)對數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行釋用預(yù)報(bào)方法研究。本文選取廣東省36個(gè)地面觀測站為研究對象,以歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心ECMWF數(shù)值預(yù)報(bào)模式的逐日輸出產(chǎn)品資料和地面觀測站點(diǎn)降水資料為基礎(chǔ),對研究區(qū)域2013~2017年前汛期4~6月的逐日降水情況進(jìn)行了預(yù)報(bào)研究。論文的研究內(nèi)容主要包括:(1)依據(jù)研究站點(diǎn)降水的氣候特征,對偏態(tài)分布的降水量進(jìn)行了正態(tài)化處理,將降水量分為晴雨和降水量等級兩個(gè)模塊。以研究站點(diǎn)24小時(shí)有無降水為預(yù)報(bào)對象,對歐洲中期預(yù)報(bào)中心數(shù)值產(chǎn)品的要素場進(jìn)行相關(guān)普查,初步選取預(yù)報(bào)因子。然后利用主成分分析對初篩因子進(jìn)一步降維處理,提取相關(guān)性高的主成分因子作為預(yù)報(bào)因子,建立起主成... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 降水預(yù)報(bào)研究概況
        1.2.2 數(shù)值產(chǎn)品釋用
        1.2.3 支持向量機(jī)在降水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
    1.3 章節(jié)安排與技術(shù)路線
        1.3.1 章節(jié)安排
        1.3.2 技術(shù)路線
第二章 研究區(qū)域與研究數(shù)據(jù)
    2.1 ECMWF數(shù)值產(chǎn)品簡介
    2.2 地面觀測資料
    2.3 研究區(qū)域
第三章 支持向量機(jī)
    3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)問題
    3.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
    3.3 支持向量機(jī)算法
        3.3.1 基本概念
        3.3.2 支持向量機(jī)分類
    3.4 核函數(shù)和參數(shù)選擇
        3.4.1 確定核函數(shù)
        3.4.2 參數(shù)選擇
        3.4.3 精度分析
第四章 預(yù)報(bào)因子選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.1 預(yù)報(bào)對象處理
    4.2 預(yù)報(bào)因子選取
        4.3.1 動力診斷模型
        4.3.2 插值到站點(diǎn)
        4.3.3 相關(guān)普查
        4.3.4 主成分分析
第五章 基于支持向量機(jī)的降水預(yù)報(bào)分類模型
    5.1 主成分-支持向量機(jī)晴雨分類模型
        5.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.1.2 預(yù)報(bào)樣本構(gòu)建
        5.1.3 訓(xùn)練及預(yù)測
    5.2 支持向量機(jī)分類模型
    5.3 主成分分析-支持向量機(jī)降水等級分類模型
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 不足之處
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：2939020