林区短时天气预报系统设计

摘要

气象预报是现今气象行业共同关注的重要研究问题。以往预报人员在发布林区预报时，多数利用天气尺度观测资料为基础的临时预报技术，随着气象数据获取手段的不断提高，计算机信号处理能力的不断增强，现代信息技术的高速发展，更高的数据信息处理要求与气象预报时效之间的矛盾越来越大，林区的气候特征具有很强的随机性，以往的林区预报系统由于有限的处理能力，无法为林区预报及时提供所需信息，本文在国内外的天气预报系统研究成果的基础上，联系林区气象环境，建立林区的短时天气预报系统。
　　利用数据仓库技术实现数据的存储，提高系统的查询速度，为天气预报提供数据基础。然后，进行数据分析和算法处理，对最小残差绝对值回归和逐步回归从理论上进行比较，并利用气象站的历史资料和常规气象资料进行了相关计算，对降雨样本进行了系统的分析，通过实际的计算与分析表明最小残差绝对值回归具有更好的预报能力。最后提出利用最小残差绝对值回归算法来建立预报模型，设计并开发针对短时天气预报系统。利用此系统可使林区气象预报工作更加及时，高效，对林区短时气象预报具有十分积极的意义。

目录

摘要

1 绪论

1．1 课题背景与研究意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本论文研究的主要内容

2 理论与技术方法概述

2．1 探测技术综述

2．2 数据仓库与ETL技术综述

2．2．1 数据仓库的特点

2．2．2 数据仓库的建立

2．2．3 数据萃取、转置和加载

2．3 气象预报中的回归分析法

2．3．1 回归分析法的本质

2．3．2 逐步回归的应用

2．3．3 逐步回归的计算方法

2．4 本章小结

3 系统分析

3．1 系统分析概述

3．2 需求分析

3．2．1 数据的快速查询

3．2．2 预报系统的建立

3．2．3 用例模型

3．2．4 系统性能

3．3 系统结构设计

3．4 系统运行硬件环境

3．5 系统运行软件环境

3．6 本章小结

4 系统设计

4．1 系统数据存储结构设计

4．1．1 主题的选择

4．1．2 维表的建立

4．2 系统模块总体设计

4．3 气象预测模块设计

4．3．1 逐步回归预报模型的建立

4．3．2 最小残差绝对值回归的优化

4．4 本章小结

5 系统结构与测试

5．1 数据仓库模块的实现

5．1．1 数据对象化

5．1．2 数据萃取模块

5．1．3 数据清洗模块

5．1．4 数据转置模块

5．1．5 数据加载模块

5．2 天气预报模块实现

5．2．1 简单预报

5．2．2 数据统计预报

5．3 系统测试

5．3．1 界面测试

5．3．2 集成测试

5．3．3 系统测试

5．4 本章小结

6 结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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