逐时地面气温预报的统计降尺度研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

地面气温作为重要的气象要素之一，对人类的生产生活、生态环境等方面都有着至关重要的影响。

准确的逐时地面气温预报对于农业生产、能源调度、交通运输、灾害预警等领域具有重要的指导意义。

研究目的：本研究旨在利用统计降尺度方法，建立高精度的逐时地面气温预报模型，为相关部门提供更精准、更精细化的气象服务。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着气象科学和计算机技术的快速发展，地面气温预报方法取得了显著进展。

数值天气预报模式作为气温预报的基础工具，其预报精度和分辨率不断提高，但由于模式本身的局限性和计算资源的限制，直接输出的预报结果在空间分辨率和精度上仍难以满足实际应用需求，尤其是在复杂地形和局地小尺度天气系统的影响下，预报误差更为明显。

统计降尺度方法作为弥补数值模式预报不足的有效途径，近年来受到越来越多的关注，并在逐时地面气温预报中得到广泛应用。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：1.收集和整理相关研究区域的历史气象数据，包括地面气温观测数据、气象再分析数据等。

2.对收集到的气象数据进行质量控制和预处理，包括缺测值填充、数据插值、异常值处理等。

3.分析研究区域的气候特征和气温变化规律，确定影响地面气温的主要气象因子。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与案例分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与处理：收集研究区域的历史气象数据，包括地面气温观测数据、气象再分析数据等。

对收集到的数据进行质量控制，处理缺测值、异常值等问题，并进行数据插值，以满足模型输入要求。

2.气象要素提取与分析：根据研究目的和数据特点，提取与地面气温相关的关键气象要素，例如气温、气压、湿度、风速、风向、降水等。

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.针对逐时地面气温预报问题，精细化预报时间尺度，以满足更高精度气象服务需求。

2.结合机器学习等先进方法，探索构建更精准的统计降尺度模型，提高地面气温预报精度。

3.结合研究区域的具体气候特征，优化模型参数和预报方案，增强模型的适用性和预报效果。

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] 冯锦明,孙建奇,张宁,等. 基于统计降尺度的中国区域逐时气温预报[j]. 高原气象,2021,40(4):830-842.

[2] 邱玉,钱永甫,谢作威,等. 基于统计降尺度的青藏高原逐时地面气温预报[j]. 高原气象,2021,40(2):321-331.

[3] 陈超,智协飞,张博,等. 基于统计降尺度的wrf模式日气温预报订正[j]. 气象,2021,47(9):1114-1125.