天气预测

摘要： 高寒地区交通线路风吹雪灾害严重,对交通线路全线天气状况的预测对于该类灾害的预测至关重要,目前该方面的研究仍然比较缺乏。该文采用WRF(天气研究预报模型)中尺度天气数值模拟,以新疆克塔铁路为研究对象,模拟该线路所在区域2018年−2019年冬季的天气状况。通过水平分辨率10 km~2 km的双重嵌套模拟,调整微物理方案及行星边界层方案,得到铁路沿线不同路段风速分布概率以及相应的主导风向。研究表明:WRF模拟结果能够较好的反映出道路沿线各路段不同的风速概率分布,结合主导风向与线路夹角,为预测不同路段发生风吹雪灾害的概率提供更加精确地依据,并为道路选线以及路段形式的设计提供参考。

摘要： 4.及时追施肥料为帮助植株尽快恢复,可适当追施磷钾肥,提高蔬菜抗寒性。对受冷害和冻害的蔬菜和秧苗,可用0.2%磷酸二氢钾液喷施叶面,增强蔬菜抗性,促进其尽快恢复生长。四、加强蔬菜冷冬应急保供1.加强信息发布冬季持续阴雨、低温、大雪等灾害天气,对蔬菜生产影响较大。因此,各地农业部门要积极与气象部门沟通,根据天气预测预报信息,做好灾害性天气应对预案,科学灾后管理,可有效减少因灾受损。

摘要： 在我国民间,常常会有这样的现象:一些年老体弱或慢性病患者,一旦身体不适、病症加重,就感叹“天气要变”。这种“天气预测”,在一些关节炎患者身上,几乎到了活灵活现的程度,而且越是一些关节炎病史长的老年人,预报天气越准确。

摘要： 对某市历史天气数据进行分析、整理,建立了具有两个卷积层的卷积神经网络,并做出短期天气预测,对未来6 h天气温度进行预测,并根据实际天气做出误差分析.为了对预测结果进行分析,又基于灰色模型方法建立了天气预测模型,并对两种方法的预测结果进行比较,得出相应结论:整体来看,两种模型的预测结果与实际温度的相对误差和均方误差较小,都能较为精准地对温度进行短期预测,两种方法在对温度短期预测中具有参考价值,且卷积神经网络预测精度更高.这一结论可以为不同时间序列及天气温度波动情况的短期天气预测提供新的思路.

摘要： 短时的降雨和温度等预报一直是天气预报中的重要问题.为了准确和及时预测局部区域的降雨及温度,提出了一种基于Attention和LSTM组合模型(ALSTM)的关联多值预测算法.该算法利用天气时间序列中的前期数据,对下一小时的降雨量和温度进行关联预测,以此实现对天气要素的多值预测.该算法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用数据对ALSTM模型进行训练;最后将训练好的模型用于多值预测.将ALSTM模型与LSTM、BP以及基于LSTM的深度循环神经网络(DRNN)的预测结果进行了比较.实验结果表明,ALSTM模型的温度和降雨预测精度优于比较的其他模型,其平均预测精度在97％以上.

摘要： 针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于TCN的多尺度双线性天气预测模型.该模型由TCN层和双线性汇合层2部分组成,时域卷积层包含双路TCN,每个TCN利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致.多尺度的网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征表示能力.在公开的天气预测数据集上与5个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预测结果准确率更高;此外,对比TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更加稳定.

摘要： 天气预测与生产生活的各个领域息息相关,在社会发展中发挥着重要作用.本文在研究网络爬虫技术的基础上,设计并实现了基于Python的天气预测系统,能够根据所输入的城市名称显示该城市的天气情况.

摘要： 针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于TCN的多尺度双线性天气预测模型。该模型由TCN层和双线性汇合层2部分组成,时域卷积层包含双路TCN,每个TCN利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致。多尺度的网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征表示能力。在公开的天气预测数据集上与5个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预测结果准确率更高;此外,对比TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更加稳定。

摘要： 大数据时代下,如何利用数据变成一个热门的话题.随着信息技术的发展,各种数学计算机模型不断产生,数据挖掘模型是当今热门的模型之一.数据挖掘模型通过建立算法,通过计算机计算分析,搜索数据中的隐含信息和规律,从而帮助决策.本文通过探索数据挖掘中的分类模型ID3和C4.5,学习比较算法的原理,并进一步通过天气数据的实例计算分析,加深对数据挖掘模型对于实际数据处理的作用的理解.

摘要： 天气预测关系国计民生,从传统预报到数值预报,随着科技进步特别是计算能力的提升,预测准确率已大幅提高,但仍受限于对大气变化规律的认知程度.由数据驱动的天气预测方法层出不穷,以期帮助人们发现更多天气规律,提高预测准确率.机器学习方法一直是备受各个领域青睐的建模方法,气象领域也不例外.为解决非平稳时间序列的天气预测中的多重共线性问题,探索空间相关关系,文中应用图信号方法,以条件高斯图模型,学习出华东地区21个测站之间可解释的降水量空间相关关系和气温相关性,在此基础上用联合条件高斯图模型,联合预测各站未来24小时的降水量和平均气温,与其他未考虑空间相关性和输出变量相关性的预测模型相比,预测准确率有所提升.因为所用数据为易获取的国际交换站地面观测数据,模型简单而高效,经准确率验证,该方法可在天气预报业务中推广应用.

摘要： 对40年地球大气及天文资料分析表明,天体(月球和太阳)引潮力作用,引发地球日长 (length of day,简称LOD)及大气压力场27.3天及平均13.66天周期的剧烈振荡.据估计,可使500 hPa等压面的高度变化达30hPa.天体引潮力对大气环流的影响不容忽略.建议把天体引潮力纳入大气动力学模式,以改进天气预测.

摘要： 根据贵州省贵阳市1969-2007年1-2月份的历史各年凝冻记录资料,建立年凝冻最长持续天数作为灾害性凝冻的考察指标.利用韦布尔分布修正考察指标,采用均值—标准差分级法划分了马尔可夫状态空间,规范各阶自相关系数为权,建立加权的马尔可夫预测模型,并对贵阳市2006-2007年凝冻持续天数进行了预测,实例验证结果令人满意.结果表明,2006-2007年改进马尔可夫模型对年灾害性天气预凝冻所处状态预测效果较好.在此基础上,结合模糊集理论级别特征值,预测2006-2007年灾害性凝冻天气持续天数误差在一至两天之间,最后利用马尔可夫平稳分布,给出今后灾害性凝冻天气所处状态给出趋势性预报,基于此给有关部门指出凝冻工作重点.

摘要： 利用郑州机场CFL-03高分辨率边界层风廓线雷达等资料,从上空风向风速变化着手,详细分析了2017年2月2-6日一次持续雾霾天气过程,结果表明:本次雾霾天气与河南周边大范围的雾霾区密切相关,低能见度天气是平流雾和辐射雾共同影响的结果;风廓线雷达能够清晰地显示中低层(1000-3000米)大气水平风场的演变及垂直气流的发展,低能见度天气与近地面及高空风有着密切的关系;结合当时天气形势,通过对比分析不同时次、不同高度层风向风速的变化,可提早判断冷空气势力的强弱、移动路径及入侵时间,这对于预测低能见度天气的开始、维持和结束时间具有一定的指示意义;风廓线雷达资料的应用一定要结合当时的天气形势,参考其他资料进行多方位分析,使结果更具说服力.

摘要： 利用郑州机场CFL-03高分辨率边界层风廓线雷达等资料,从上空风向风速变化着手,详细分析了2017年2月2-6日一次持续雾霾天气过程,结果表明:本次雾霾天气与河南周边大范围的雾霾区密切相关,低能见度天气是平流雾和辐射雾共同影响的结果;风廓线雷达能够清晰地显示中低层(1000-3000米)大气水平风场的演变及垂直气流的发展,低能见度天气与近地面及高空风有着密切的关系;结合当时天气形势,通过对比分析不同时次、不同高度层风向风速的变化,可提早判断冷空气势力的强弱、移动路径及入侵时间,这对于预测低能见度天气的开始、维持和结束时间具有一定的指示意义;风廓线雷达资料的应用一定要结合当时的天气形势,参考其他资料进行多方位分析,使结果更具说服力.

摘要： 利用郑州机场CFL-03高分辨率边界层风廓线雷达等资料,从上空风向风速变化着手,详细分析了2017年2月2-6日一次持续雾霾天气过程,结果表明:本次雾霾天气与河南周边大范围的雾霾区密切相关,低能见度天气是平流雾和辐射雾共同影响的结果;风廓线雷达能够清晰地显示中低层(1000-3000米)大气水平风场的演变及垂直气流的发展,低能见度天气与近地面及高空风有着密切的关系;结合当时天气形势,通过对比分析不同时次、不同高度层风向风速的变化,可提早判断冷空气势力的强弱、移动路径及入侵时间,这对于预测低能见度天气的开始、维持和结束时间具有一定的指示意义;风廓线雷达资料的应用一定要结合当时的天气形势,参考其他资料进行多方位分析,使结果更具说服力.

摘要： 在2016年天灾年度预测报告简表中预测,2018年可能发生厄尔尼诺事件,2016-2017可能发生拉尼娜事件,它们对应严重低温冻害.1.预测根据在2012年7月1日指出,1999年林振山等人提出日食造成的大气热环流机制:日食多次发生在赤道产生的大气热对流有利拉尼娜的形成,日食多次发生在两极产生的大气热对流有利于厄尔尼诺的形成,日食与厄尔尼诺现象之间存在12-24个月的位相差.根据天文数据,预测2000年、2005年、2008年、2011年、2015年和2018年发生厄尔尼诺事件.李国庆发现月亮视赤纬角变化周期13.6天、27.3天与地球自转速度变化有明显的对应关系并影响天气变化。月亮赤纬角极大值在18.6度至28.6度之间变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6年周期。月亮赤纬角在0度至极大值之问变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6天周期。潮汐组合对拉尼娜发展的影响在2016年7-10月的检验中得到证实。南极半岛海冰最大面积异常对拉尼娜的影响在2016年9月22日得到证实。日食发生在赤道对拉尼娜的影响在2016年9月1-18日得到证实。

摘要： 在2016年天灾年度预测报告简表中预测,2018年可能发生厄尔尼诺事件,2016-2017可能发生拉尼娜事件,它们对应严重低温冻害.1.预测根据在2012年7月1日指出,1999年林振山等人提出日食造成的大气热环流机制:日食多次发生在赤道产生的大气热对流有利拉尼娜的形成,日食多次发生在两极产生的大气热对流有利于厄尔尼诺的形成,日食与厄尔尼诺现象之间存在12-24个月的位相差.根据天文数据,预测2000年、2005年、2008年、2011年、2015年和2018年发生厄尔尼诺事件.李国庆发现月亮视赤纬角变化周期13.6天、27.3天与地球自转速度变化有明显的对应关系并影响天气变化。月亮赤纬角极大值在18.6度至28.6度之间变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6年周期。月亮赤纬角在0度至极大值之问变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6天周期。潮汐组合对拉尼娜发展的影响在2016年7-10月的检验中得到证实。南极半岛海冰最大面积异常对拉尼娜的影响在2016年9月22日得到证实。日食发生在赤道对拉尼娜的影响在2016年9月1-18日得到证实。

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摘要： 在2016年天灾年度预测报告简表中预测,2018年可能发生厄尔尼诺事件,2016-2017可能发生拉尼娜事件,它们对应严重低温冻害.1.预测根据在2012年7月1日指出,1999年林振山等人提出日食造成的大气热环流机制:日食多次发生在赤道产生的大气热对流有利拉尼娜的形成,日食多次发生在两极产生的大气热对流有利于厄尔尼诺的形成,日食与厄尔尼诺现象之间存在12-24个月的位相差.根据天文数据,预测2000年、2005年、2008年、2011年、2015年和2018年发生厄尔尼诺事件.李国庆发现月亮视赤纬角变化周期13.6天、27.3天与地球自转速度变化有明显的对应关系并影响天气变化。月亮赤纬角极大值在18.6度至28.6度之间变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6年周期。月亮赤纬角在0度至极大值之问变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6天周期。潮汐组合对拉尼娜发展的影响在2016年7-10月的检验中得到证实。南极半岛海冰最大面积异常对拉尼娜的影响在2016年9月22日得到证实。日食发生在赤道对拉尼娜的影响在2016年9月1-18日得到证实。

摘要： 在2016年天灾年度预测报告简表中预测,2018年可能发生厄尔尼诺事件,2016-2017可能发生拉尼娜事件,它们对应严重低温冻害.1.预测根据在2012年7月1日指出,1999年林振山等人提出日食造成的大气热环流机制:日食多次发生在赤道产生的大气热对流有利拉尼娜的形成,日食多次发生在两极产生的大气热对流有利于厄尔尼诺的形成,日食与厄尔尼诺现象之间存在12-24个月的位相差.根据天文数据,预测2000年、2005年、2008年、2011年、2015年和2018年发生厄尔尼诺事件.李国庆发现月亮视赤纬角变化周期13.6天、27.3天与地球自转速度变化有明显的对应关系并影响天气变化。月亮赤纬角极大值在18.6度至28.6度之间变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6年周期。月亮赤纬角在0度至极大值之问变化，从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6天周期。潮汐组合对拉尼娜发展的影响在2016年7-10月的检验中得到证实。南极半岛海冰最大面积异常对拉尼娜的影响在2016年9月22日得到证实。日食发生在赤道对拉尼娜的影响在2016年9月1-18日得到证实。

摘要： 本公开公开了天气参数预测模型训练方法、天气参数预测方法及装置，涉及深度学习、大数据等人工智能领域。具体实现方案为：根据多个监测站点之间的空间相关性信息，建立天气参数预测模型；根据多个监测站点的天气参数的观测值以及所述天气参数预测模型输出的多个监测站点的天气参数的预测值，对所述天气参数预测模型进行调整。本公开能够提高预测天气参数的准确性。

摘要： 本申请提供了一种基于天气因素的电力负荷的预测方法和预测系统，涉及数据处理领域。该方法包括：获取电路负荷数据，以及与所述电路负荷数据相对应的天气数据，所述电路负荷数据为待预测时间之前的电路负荷数据；将所述电路负荷数据作为输入数据进行监督学习，获取样本；获取经过设置的Bi‑LSTM神经网络超参数，根据所述样本的训练集进行Bi‑LSTM神经网络训练，获取经过训练的Bi‑LSTM模型；将所述样本的测试集添加到所述经过训练的Bi‑LSTM模型，获取作为输出数据的待测试时间的测试结果。本申请可以准确的预测短时间内的电力负荷。

摘要： 本说明书实施例公开了一种天气灾害预测及模型训练方法、装置、设备及存储介质。其中，天气灾害预测模型训练方法通过拆分出多个作物亩产数据中的各个作物亩产数据各自对应的天气亩产数据，并确定多个天气亩产数据对应的气象数据组中的有效数据，用上述多个气象数据组各自对应的有效数据以及对应的天气亩产数据训练天气灾害预测模型。

摘要： 本发明公开一种天气雷达回波图像的预测方法，包括：确定第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图；将第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气雷达回波图像；利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像；在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷达回波图像为预测结果；在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，再次执行利用当前的基准天气雷达回波图像和所述速度矢量图进行非线性外推的步骤。基于本发明公开的预测方法，能够更加准确地预测天气雷达回波图像，从而提高天气预测的准确性。

摘要： 本申请涉及一种天气预测模型的生成方法、装置、计算机设备和存储介质，以及一种天气预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述天气预测模型的生成方法包括：获取历史时间点对应的多个位置点的历史气象数据，多个位置点中包括观测位置点；对多个位置点的历史气象数据进行空间网格化处理，生成历史时间点对应的气象样本数据；获取历史时间点对应的观测位置点的天气现象标签数据；通过历史时间点对应的气象样本数据和天气现象标签数据对初始天气预测模型进行训练，得到预测天气现象是否发生的天气预测模型。本方法通过采用历史气象数据训练天气预测模型，可以有效地获取气象数据和天气现象之间的关系，从而能够实现根据气象数据自动预测天气现象。

摘要： 本发明公开了一种雷雨天气预测模型的训练方法，包括：获取多组数据，其中，每组数据包括雷雨天气、所述雷雨天气的多个特征、以及所述雷雨天气及所述雷雨天气的多个特征的关联关系；从所述多组数据的多个特征中筛选出目标特征，其中，所述目标特征为第一特征重要度满足第一预定条件的特征；在所述多组数据的每组数据中，将与所述目标特征无关的特征剔除，形成多组训练数据；利用所述多组训练数据训练预定算法，得到雷雨天气预测模型。本发明还提供了一种雷雨天气预测方法、一种雷雨天气预测模型的训练装置、一种雷雨天气预测装置、一种计算机设备和一种计算机可读存储介质。

摘要： 本发明实施例涉及气象预测技术领域，公开了一种直播视频的天气预测方法，包括：获取多个直播视频，并依据直播视频得到预测视频帧；定位直播视频的地理位置，并依据地理位置将多个直播视频划分到不同的区域；根据预测视频帧预测各区域的天气状况。本发明实施方式中提供了一种基于直播视频的天气预测方法、系统及天气识别装置，实现了小区域的天气预测，提高小区域天气识别的准确度。

摘要： 本发明提供一种天气预测方法，包括：获取多个用户对于天气状况的反馈以及所述多个用户的位置和反馈的时间；根据所述多个用户的位置与一预定位置的空间距离，以及所述多个用户反馈的时间与一预定时间相间隔的时长，计算所述多个用户的反馈的置信度；根据所述多个用户的反馈的置信度，计算所述预定位置的天气状况。

摘要： 本发明涉及一种天气预测模型的建立方法，包括：S1：获取一地理位置的历史天气预报数据，所述历史天气预报数据中包括多个特征；S2：获取该地理位置的天气记录数据，所述天气记录数据包含一天气指标；S3：利用所述天气记录数据，从所述多个特征中抽取出与所述天气指标相关联的特征或特征组；S4：以所述天气记录数据为样本标签，处理所述历史天气预报数据中的所述特征或特征组，建立所述天气预测模型。本发明还涉及一种使用上述天气预测模型的天气预测方法和装置。

摘要： 本发明公开一种天气雷达回波图像的预测方法，包括：确定第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图；将第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气雷达回波图像；利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像；在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷达回波图像为预测结果；在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，再次执行利用当前的基准天气雷达回波图像和所述速度矢量图进行非线性外推的步骤。基于本发明公开的预测方法，能够更加准确地预测天气雷达回波图像，从而提高天气预测的准确性。