基于机器学习的长江流域夏季降水预测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

长江流域是我国重要的经济带，也是人口密集、农业发达的地区，其夏季降水的多寡直接关系着流域内防洪抗旱、水资源调度、农业生产等方面的安全和效益。

然而，由于季风气候的影响，长江流域夏季降水存在着年际变化大、空间分布不均等特点，给预测带来了极大的挑战。

传统降水预测方法主要依赖于物理模型，但这类方法往往受限于对复杂大气环流系统模拟的不足，导致预测精度有限。

2. 本选题国内外研究状况综述

降水的预测一直是气象学研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用机器学习方法进行降水预测方面做了大量研究工作，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以长江流域为研究区域，以夏季降水为预测目标，利用机器学习方法构建高精度的降水预测模型。

具体研究内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集长江流域夏季降水观测数据、大气环流因子数据等相关资料，并对数据进行质量控制、缺失值处理、标准化等预处理工作。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与应用研究相结合的研究方法。

首先，将收集长江流域夏季降水观测数据、大气环流因子数据等相关资料，并对数据进行质量控制、缺失值处理、标准化等预处理工作。

其次，利用统计分析方法对长江流域夏季降水的时空分布特征进行分析，揭示其变化规律。

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.将多种机器学习算法应用于长江流域夏季降水预测，并对比分析不同算法的预测效果，为选择合适的预测模型提供参考。

2.综合考虑大气环流因子、地形地貌等多种因素对降水的影响，构建多因子驱动的降水预测模型，提高模型的预测精度。

3.对预测结果的空间分布特征进行分析，揭示长江流域夏季降水的空间差异性，为区域性的防灾减灾和水资源管理提供更加精准的信息。

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]庞轶舒,周天军,陈桦,等. 基于机器学习的中国夏季降水预测研究进展[j]. 大气科学,2022,46(4):927-944.

[2]陈璐,郭生练,王鹏飞,等. 基于ceemdan和lightgbm的长江中下游地区汛期降水预测[j]. 水力发电学报,2022,41(12):23-35.

[3]金菊良,王欢,李佳,等. 基于机器学习和多源预报因子的长江流域夏季降水预测[j]. 水科学进展,2022,33(5):762-774.