基于支持向量机的逐日降水预报模型研究

发布时间：2020-12-26 04:17

　　降水作为常规气象要素之一,因其非线性、不连续的特点,一直是天气预报工作的重点和难点问题。短时间的集中性降水,极易引发暴雨、洪涝等气象灾害,给国民经济发展和人民日常生活带来不良影响。因此,如何提高降水预报的准确率一直是气象领域研究人员不断追求的目标之一。随着数值模式的基础理论突破和关键技术的发展,数值预报产品的时空分辨率不断提高,使得数值预报模式成为日常天气预报的重要参考依据。为了得到更加准确的天气预报结果,本文利用支持向量机对数值预报产品进行释用预报方法研究。本文选取广东省36个地面观测站为研究对象,以欧洲中期天气预报中心ECMWF数值预报模式的逐日输出产品资料和地面观测站点降水资料为基础,对研究区域2013~2017年前汛期4~6月的逐日降水情况进行了预报研究。论文的研究内容主要包括:(1)依据研究站点降水的气候特征,对偏态分布的降水量进行了正态化处理,将降水量分为晴雨和降水量等级两个模块。以研究站点24小时有无降水为预报对象,对欧洲中期预报中心数值产品的要素场进行相关普查,初步选取预报因子。然后利用主成分分析对初筛因子进一步降维处理,提取相关性高的主成分因子作为预报因子,建立起主成... 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 降水预报研究概况
        1.2.2 数值产品释用
        1.2.3 支持向量机在降水预报中的应用
    1.3 章节安排与技术路线
        1.3.1 章节安排
        1.3.2 技术路线
第二章 研究区域与研究数据
    2.1 ECMWF数值产品简介
    2.2 地面观测资料
    2.3 研究区域
第三章 支持向量机
    3.1 机器学习问题
    3.2 统计学习理论
    3.3 支持向量机算法
        3.3.1 基本概念
        3.3.2 支持向量机分类
    3.4 核函数和参数选择
        3.4.1 确定核函数
        3.4.2 参数选择
        3.4.3 精度分析
第四章 预报因子选取及数据预处理
    4.1 预报对象处理
    4.2 预报因子选取
        4.3.1 动力诊断模型
        4.3.2 插值到站点
        4.3.3 相关普查
        4.3.4 主成分分析
第五章 基于支持向量机的降水预报分类模型
    5.1 主成分-支持向量机晴雨分类模型
        5.1.1 数据预处理
        5.1.2 预报样本构建
        5.1.3 训练及预测
    5.2 支持向量机分类模型
    5.3 主成分分析-支持向量机降水等级分类模型
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 不足之处
参考文献
致谢



本文编号：2939020