摘要
降水是地球水循环的关键环节,对水资源管理、农业生产和防灾减灾至关重要。
定量估测降水是水文气象学中的重要研究内容,传统的降水估测方法存在一定的局限性。
近年来,机器学习方法凭借其强大的非线性拟合能力和数据挖掘能力,为定量估测降水提供了新的思路和方法。
本文综述了机器学习方法在定量估测降水中的应用研究进展,首先介绍了降水估测的相关概念和研究意义,接着重点阐述了常用的机器学习算法、数据源及预处理方法,并从地面降水估测、雷达降水估测和卫星降水估测三个方面详细介绍了机器学习方法的应用情况,并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后,总结了机器学习方法在定量估测降水中存在的问题和挑战,并对未来的研究方向进行了展望。
关键词:机器学习;定量估测降水;雷达降水估测;卫星降水估测;数据融合
#1.1相关概念
定量估测降水(QuantitativePrecipitationEstimation,QPE)是指利用各种手段和方法,对降水的发生、发展以及降水量进行定量监测和预测。
机器学习(MachineLearning,ML)是一种人工智能(AI)的分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习和改进经验。
#1.2研究意义
降水作为水循环的重要环节,对农业生产、水资源管理、防灾减灾等方面有着至关重要的影响。
准确的降水信息对于保障粮食安全、防洪抗旱、水资源合理开发利用具有重要意义。
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