1. 本选题研究的目的及意义
临近预报,作为天气预报领域的关键组成部分,主要关注未来0-6小时内的天气变化,对于防災减灾和保障人民生命财产安全具有至关重要的意义。
传统临近预报方法通常依赖于数值天气预报模式和线性统计方法,但在处理非线性、非平稳的气象数据时存在局限性,预报精度有限。
近年来,深度学习作为一种强大的数据驱动方法,在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果,也为气象领域带来了新的机遇。
2. 本选题国内外研究状况综述
临近预报作为大气科学领域的关键问题,一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来,深度学习技术的引入为临近预报带来了新的发展机遇,相关研究成果不断涌现。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.深入研究临近预报的相关理论和方法,分析传统方法的优缺点以及深度学习技术的适用性;2.收集和整理相关气象数据,包括地面观测数据、雷达数据、卫星数据等,并进行数据清洗、缺测值处理、特征提取等预处理工作,构建适用于深度学习模型训练和测试的数据集;3.研究和比较不同深度学习模型在临近预报中的性能,例如卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络(lstm)、生成对抗网络(gan)等,选择最优模型;4.对所选模型进行优化,包括调整模型结构、改进训练算法、引入注意力机制等,提高其预报精度和泛化能力;5.将所构建的模型与传统临近预报方法进行比较,评估其在不同气象条件下的预报性能,分析其优缺点和适用范围。
2. 写作提纲
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用数据驱动的方法,利用深度学习技术构建临近预报模型。
1.数据收集和预处理:从气象部门获取地面观测数据、雷达数据、卫星数据等,并对数据进行质量控制、缺测值处理、时空插值等预处理操作,构建适用于深度学习模型训练和测试的数据集。
2.模型选择和设计:根据研究目标和数据特点,选择合适的深度学习模型,例如卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络(lstm)等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.模型创新:针对气象数据的时空特性,探索新的深度学习模型结构或改进现有模型,以更好地捕捉气象要素之间的复杂关系,提高临近预报的精度。
2.多源数据融合:利用深度学习技术融合地面观测数据、雷达数据、卫星数据等多源气象数据,弥补单一数据源的不足,提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3.可解释性研究:结合气象领域知识,探索深度学习模型的黑盒特性,分析模型预测结果的影响因素,提高模型的可解释性,增强模型的可信度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1. 刘黎平, 冯锦明, 张博. 基于深度学习的雷达外推短临降水预报方法综述[j]. 气象科技进展, 2020, 10(4): 590-605.
2. 张涛, 俞小鼎, 郑永光, 等. 基于深度学习的短临强对流天气预报研究进展[j]. 气象学报, 2021, 79(4): 626-642.
3. 魏鸣, 张小玲, 张博, 等. 基于深度学习的雷达回波外推技术研究进展[j]. 应用气象学报, 2020, 31(3): 257-271.
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