雨量预测方法范文

第1篇一、前言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，人们对气象信息的依赖性日益增强。

准确、及时的天气预报对于各行各业的生产、生活和防灾减灾具有重要意义。

本人在过去的一年中，担任了天气预测工作，现将一年来的工作情况进行总结，以便更好地提升预报准确率和服务质量。

二、工作回顾（一）气象监测与数据分析1. 气象观测数据收集：在过去的一年中，我们严格按照国家气象观测标准，确保了观测数据的准确性和时效性。

共收集了各类气象观测数据，包括地面观测、高空观测、雷达观测、卫星观测等。

2. 数据质量控制：对收集到的气象数据进行严格的质量控制，确保数据的可靠性。

通过对比、分析、校验等方法，及时剔除错误数据，保证了预报工作的数据基础。

3. 数据分析与应用：利用先进的气象分析软件，对收集到的数据进行综合分析，提取有用信息，为预报工作提供科学依据。

（二）天气预报与预警1. 短期天气预报：根据短期气象要素变化规律，结合数值预报产品，制作短期天气预报，包括温度、降水、风力等要素。

2. 中期天气预报：对短期天气预报进行延伸，制作中期天气预报，为用户提前做好准备。

3. 长期天气预报：根据季节性气象变化规律，制作长期天气预报，为农业生产、城市规划等提供参考。

4. 气象灾害预警：密切关注气象灾害发生发展趋势，及时发布预警信息，为防灾减灾提供有力支持。

（三）预报产品与服务1. 预报产品制作：根据不同用户需求，制作各类预报产品，包括文字预报、图表预报、视频预报等。

2. 预报服务提供：通过电视、广播、网络、手机短信等多种渠道，向公众提供天气预报服务。

3. 用户需求调研：定期开展用户需求调研，了解用户对预报服务的满意度，不断改进预报工作。

三、工作成效（一）预报准确率提升通过不断优化预报方法、提高数据质量、加强预报团队建设，预报准确率逐年提升。

以降水预报为例，准确率提高了5个百分点。

（二）服务质量提高加强预报产品与服务创新，提高了预报服务质量。

雨量分析计算范文雨量分析是指对一定时期内的雨量数据进行统计分析，以了解降水情况和规律。

通过雨量分析，可以揭示出地区的降水情况、降水变化趋势，帮助决策者制定相应的防洪、排涝、节水等措施。

下面是一篇关于雨量分析计算的范文，供参考：一、引言在地球表面上，降水是一种重要的气象现象，对人类日常生活、农业生产等具有重要意义。

而对降水量进行分析计算能够帮助我们了解地区的降水情况，及时制定相应的应对措施。

本文旨在对地区的雨量数据进行分析计算，并探讨其变化趋势。

二、数据收集与整理本文选取了地区连续10年的降水数据作为研究对象，通过外部数据源和地方气象局提供的数据进行采集与整理。

具体数据按照年份、月份和降水量等字段进行排列，形成了一张完整的数据表。

三、统计指标计算1.年际变化分析首先，我们对各年的降水数据进行统计，计算出每年的年平均降水量。

通过计算，我们可以看出这个地区的年降水量的整体趋势是增加还是减少。

2.季节性变化分析接着，我们将每年的降水数据按照季节分组，计算出每个季度的季平均降水量。

通过计算，我们可以了解到每个季节的降水情况，找出具体的降水高峰期和低谷期。

3.月际变化分析再次，我们将每年的降水数据按照月份分组，计算出每个月的月平均降水量。

通过计算，我们可以了解到每个月份的降水情况，找出具体的降水高峰期和低谷期。

4.变化趋势分析最后，我们利用年降水量数据进行线性回归分析，得出线性回归方程，通过判断线性回归方程的斜率来判断该地区降水量的整体趋势。

若斜率为正，则表示有增加趋势；若斜率为负，则表示有减少趋势；若斜率接近于零，则表示趋势不明显。

四、结果与讨论通过对地区连续10年的降水数据进行统计分析，我们得出以下结论：1.年际变化：该地区的年降水量呈逐渐增加的趋势，说明该地区的年平均降水量有所上升。

2.季节性变化：该地区的降水量在夏季和秋季相对较多，冬季和春季较少，具有较为明显的季节性规律。

3.月际变化：该地区的降水量在6月和7月达到高峰，10月和11月达到低谷。

191])()([),(20200y y x x r z y x z -+--=c y b x a y x y x z +⋅+⋅++=22),(4753⨯41i D i D 20.000160.001162021421339915152112032534791410.1 6660.1 2.5 2.666.11212.12525.16060.1/mcm05/probX 53⨯47Y 53⨯47k n m Z ⨯53⨯47 k n m Z ⨯~53⨯47i n m k H ⨯m m n k n 21n +120i n m k S ⨯i D126 18319719141164512X Y⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................x x x x x x X ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................y y y y y y),(y x Z =mnk ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯),(...),,(),,(............),(...),,(),,(4753475325325315315347147121211111y x f y x f y x f y x f y x f y x f ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................Z Z Z Z Z Z 1=imnk Z ~⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111~...~~............~...~~Z Z Z Z Z Z i imnkH ∆mnk Z i mnk Z ~⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯ii i i i i h h h h h h 47532531534712111............... (2)i mnkS∆∑∑=⨯=⨯4712531)(47531j i ji i hi D ∆∑=16411641i mnk S 4i i imnk H 5347imnk S mnk H i D 41 2),(y x Z = ),(y x Z =i D nk m ⨯ i mnk H mnk Z i mnk Z ~1~mnk Z 2~mnk Z 1mnk H 2mnk H imnkS∆∑∑=⨯=⨯4712531)(47531j ij i i h1mnk S 2mnk S⑤ 用i D ∆∑=16411641i mnk S 计算出1D 与2D ，则1D 和2D 的值较小者为最优方案.3 主要程序及结论通过数据处理与分析我们认为预测方法一比预测方法二好.所得计算结果值分别为：（1）不同时段的两种方法的实测与预测值的均方差：1mnkS =[0.9247218269e-1, .165797962696, 0.9247218269e-1,0.9247218269e-1, .2586806182, .2586806182, .2586806182, 2.791713932, .2474029514, .2539943168, .2715902174, .2715902174182, .2586806182, 2.791713932, .2474029514, .2539943168, .2715902174]2mnkS := [0.921412432e-1, .1098068392, 0.2234955063e-1,0.1592933205e-1, .2851304286, .2851304286, .2851304286, 2.792910527, .2612701098, .2381007694, .2613774987, 0.5183032655e-1,.2851304286,2.792810527, .2612701098, .2381007694, .2613774987] （2） 方法一的均方差为：1D := .8311398371方案二的均方差： 2D = .8417760978得1D <2D .主要程序与运行结果为： （1） 局域曲面拟合程序> solve({0.3=0.6-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z1:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> z2:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> z3:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> z4:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> solve({0.15=0.3-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z4:=0.3-39.58828187*[(x-118.1833)^2+(y-31.0833)^2];> solve({5.1=10.2-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z1:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> z2:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> z3:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> z4:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> solve({0.1=0.2-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z4:=0.2-26.39218791*[(x-118.4000)^2+(y-30.6833)^2];>z4:=solve({118.9833^2+30.6167^2+a*118.9833+b*30.6167+c=0.7000,118.5833^ 2+30.0833^2+a*118.5833+b*30.0833+c=1.8000,119.4167^2+30.8833^2+a*119.41 67+b*30.8833+c=0.5});> solve({0.05=0.1-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z1:=0.1-13.19609396*[(x-119.4167)^2+(y-30.8833)^2];>> solve({2.9=5.8-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z4:=0.1-765.3734495*[(x-118.2833)^2+(y-29.7167)^2];（2）均方差求值程序：>sq1:=[0.09247218269,0.165797962696,0.09247218269,0.09247218269,0.258680 6182,0.2586806182,0.2586806182,2.791713932,0.2474029514,0.2539943168,0. 2715902174,0.2715902174182,0.2586806182,2.791713932,0.2474029514,0.2539 943168,0.2715902174];> sum1:=add(i,i=sq1);> ave1:=sum1/17;>ve1:=[.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222 900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.522 2900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.52 22900020];>sq2:=[0.0921412432,0.1098068392,0.022********,0.01592933205,0.285130428 6,0.2851304286,0.2851304286,2.792910527,0.2612701098,0.2381007694,0.261 3774987,0.0518*******,0.2851304286,2.792810527,0.2612701098,0.238100769 4,0.2613774987];（2）数据模拟图程序：> with(linalg):> l:=matrix(91,7,[58138,32.9833,118.5167, 0.0000, 5.0000, 0.2000, 0.0000, 58139, 33.3000,118.8500, 0.0000, 3.9000, 0.0000, 0.0000,58141, 33.6667,119.2667, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58143, 33.8000,119.8000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58146, 33.4833,119.8167, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58147, 33.0333,119.0333, 0.0000, 6.0000, 1.4000, 0.0000,58148, 33.2333,119.3000, 0.0000, 1.1000, 0.3000, 0.0000,58150, 33.7667,120.2500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.1000,58154, 33.3833,120.1500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58158, 33.2000,120.4833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58230, 32.1000,118.2667, 3.3000,20.7000, 6.6000, 0.0000,58236, 32.3000,118.3000, 0.0000, 8.2000, 3.6000, 1.4000,58238, 32.0000,118.8000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58240, 32.6833,119.0167, 0.0000, 3.0000, 1.4000, 0.0000,58241, 32.8000,119.4500, 0.1000, 1.4000, 1.5000, 0.1000,58243, 32.9333,119.8333, 0.0000, 0.7000, 0.4000, 0.0000,58245, 32.4167,119.4167, 0.3000, 2.7000, 3.8000, 0.0000,58246, 32.3333,119.9333, 7.9000, 2.7000, 0.1000, 0.0000,58249, 32.2000,120.0000,12.3000, 2.4000, 5.6000, 0.0000,58251, 32.8667,120.3167, 5.2000, 0.1000, 0.0000, 0.0000, 58252, 32.1833,119.4667, 0.4000, 3.2000, 4.8000, 0.0000, 58254, 32.5333,120.4500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58255, 32.3833,120.5667, 1.1000,18.5000, 0.5000, 0.0000, 58264, 32.3333,121.1833,35.4000, 0.1000, 0.2000, 0.0000, 58265, 32.0667,121.6000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58269, 31.8000,121.6667,31.3000, 0.7000, 2.8000, 0.1000, 58333, 31.9500,118.8500, 8.2000, 8.5000,16.9000, 0.1000, 58334, 31.3333,118.3833, 4.9000,58.1000, 9.0000, 0.1000, 58335, 31.5667,118.5000, 5.4000,26.0000,11.0000, 0.8000, 58336, 31.7000,118.5167, 3.6000,27.8000,15.3000, 0.6000, 58337, 31.0833,118.1833, 7.0000, 6.4000,15.3000, 0.2000, 58341, 31.9833,119.5833,11.5000, 5.4000,16.1000, 0.0000, 58342, 31.7500,119.5500,32.6000,37.9000, 5.8000, 0.0000, 58343, 31.7667,119.9333,20.7000,24.3000, 5.3000, 0.0000, 58344, 31.9500,119.1667,12.4000, 5.9000,16.3000, 0.0000, 58345, 31.4333,119.4833,21.8000,18.1000, 9.8000, 0.1000, 58346, 31.3667,119.8167, 0.1000,12.7000, 5.1000, 0.2000, 58349, 31.2667,120.6333, 1.1000, 5.1000, 0.0000, 0.0000, 58351, 31.8833,120.2667,22.9000,15.5000, 6.2000, 0.0000, 58352, 31.6500,120.7333,15.1000, 5.4000, 2.4000, 0.0000, 58354, 31.5833,120.3167, 0.1000,12.5000, 2.4000, 0.0000, 58356, 31.4167,120.9500, 5.1000, 4.9000, 0.4000, 0.0000, 58358, 31.0667,120.4333, 2.4000, 3.4000, 0.0000, 0.8000, 58359, 31.1500,120.6333, 1.5000, 3.8000, 0.5000, 0.1000, 58360, 31.9000,121.2000, 5.6000, 3.2000, 2.9000, 0.1000, 58361, 31.1000,121.3667, 3.5000, 0.6000, 0.2000, 0.7000, 58362, 31.4000,121.4833,33.0000, 4.1000, 0.9000, 0.0000, 58365, 31.3667,121.2500,17.7000, 2.2000, 0.1000, 0.0000, 58366, 31.6167,121.4500,75.2000, 0.4000, 1.5000, 0.0000, 58367, 31.2000,121.4333, 7.2000, 2.8000, 0.2000, 0.2000, 58369, 31.0500,121.7833, 3.2000, 0.3000, 0.0000, 0.3000, 58370, 31.2333,121.5333, 7.0000, 3.4000, 0.2000, 0.2000, 58377, 31.4667,121.1000, 7.8000, 7.2000, 0.3000, 0.0000, 58426, 30.3000,118.1333, 0.0000, 0.0000,17.6000, 6.2000, 58431, 30.8500,118.3167, 5.1000, 2.3000,16.5000, 0.1000, 58432, 30.6833,118.4000, 3.6000, 1.4000,20.5000, 0.2000, 58433, 30.9333,118.7500, 2.1000, 3.4000, 8.5000, 0.2000, 58435, 30.3000,118.5333, 0.0000, 0.0000,13.6000, 8.5000, 58436, 30.6167,118.9833, 0.0000, 0.0000, 5.3000, 0.5000, 58438, 30.0833,118.5833, 0.0000, 0.0000,27.6000,21.8000, 58441, 30.8833,119.4167, 0.1000, 1.6000, 1.6000, 1.0000, 58442, 31.1333,119.1833, 3.0000, 8.8000, 5.4000, 0.2000, 58443, 30.9833,119.8833, 0.1000, 2.7000, 0.1000, 0.9000,58446, 30.9667,119.6833, 0.0000, 0.1000, 5.1000, 2.5000, 58448, 30.2333,119.7000, 0.0000, 0.0000,15.1000, 6.9000, 58449, 30.0500,119.9500, 0.0000, 0.0000,23.5000, 8.2000, 58450, 30.8500,120.0833, 0.0000, 0.7000, 0.0000, 4.1000, 58451, 30.8500,120.9000, 0.5000, 0.1000, 0.0000, 3.8000, 58452, 30.7833,120.7333, 0.3000, 0.0000, 0.0000, 3.0000, 58453, 30.0000,120.6333, 0.0000, 0.0000, 0.0000,18.2000, 58454, 30.5333,120.0667, 0.0000, 0.0000, 0.5000, 4.9000, 58455, 30.5167,120.6833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.6000, 58456, 30.6333,120.5333, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.2000, 58457, 30.2333,120.1667, 0.0000, 0.0000, 2.0000,12.6000, 58459, 30.2000,120.3167, 0.0000, 0.0000, 0.0000,15.0000, 58460, 30.8833,121.1667, 1.2000, 0.1000, 0.0000, 2.3000, 58461, 31.1333,121.1167, 4.0000, 1.4000, 0.4000, 0.2000, 58462, 31.0000,121.2500, 2.7000, 0.3000, 0.4000, 1.7000, 58463, 30.9333,121.4833, 1.7000, 0.1000, 0.0000, 0.8000, 58464, 30.6167,121.0833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 3.6000, 58467, 30.2667,121.2167, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.8000, 58468, 30.0667,121.1500, 0.0000, 0.1000, 5.1000, 2.5000, 58472, 30.7333,122.4500, 0.3000, 0.6000, 0.0000, 4.9000, 58477, 30.0333,122.1000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58484, 30.2500,122.1833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58530, 29.8667,118.4333, 0.0000, 0.0000,27.5000,23.6000, 58531, 29.7167,118.2833, 0.0000, 0.0000, 3.7000,11.5000, 58534, 29.7833,118.1833, 0.0000, 0.0000, 9.3000, 6.5000, 58542, 29.8167,119.6833, 0.0000, 0.0000, 0.0000,27.6000, 58550, 29.7000,120.2500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.9000, 58562, 29.9667,121.7500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.9000]);> lat:=col(l,2);> lon:=col(l,3); > sd1:=col(l,4);> sd2:=col(l,5); > sd3:=col(l,6); > sd4:=col(l,7);> abc1:=seq([lat[i],lon[i],sd1[i]],i=1..91);> abc2:=seq([lat[i],lon[i],sd2[i]],i=1..91);> abc3:=seq([lat[i],lon[i],sd3[i]],i=1..91);> abc4:=seq([lat[i],lon[i],sd4[i]],i=1..91);> with(plots):> pointplot3d([abc1],color=green,axes=boxed);> surfdata([abc1],labels=["x","y","z"],axes=boxed);> with(stats):> with(fit):> with(plots):fx1:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc1]);> plot3d(fx1,x=25..35,y=119..135);> pointplot3d([abc2],color=blue,axes=boxed);> surfdata([abc2],labels=["x","y","z"],axes=boxed);>fx2:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc2]);> plot3d(fx2,x=25..35,y=119..135);> pointplot3d([abc3],color=red,axes=boxed)> surfdata([abc3],labels=["x","y","z"],axes=boxed);>fx3:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc3]);> surfdata([abc4],labels=["x","y","z"],axes=boxed);>fx4:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc4]);五.如何在评价方法中考虑公众感受的数学模型建立.1660.1 2.5 2.666.11212.12525.16060.1z } 1.00 {0≤≤=z z R } 5.21.0 {1≤≤=z z R } 66.2 {2≤≤=z z R } 121.6 {3≤≤=z z R } 251.12 {4≤≤=z z R } 601.25 {5≤≤=z z R } 1.60 {6≥=z z R 0ˆR 1ˆR 2ˆR 3ˆR 4ˆR 5ˆR 6ˆR } 1)( {ˆ000R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ111R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ222R z z z R ∈≤=，μ } 1)( {ˆ333R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ444R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ555R z z z R ∈≤=，μ } 1)( {ˆ666R z z z R ∈≤=，μ)(z i μ i 1z ∈i R i R )(z i μ i 16i R ˆ i 1 2)(z i μ i 1⎩⎨⎧≤<+-≤≤=1.006.0 , 5.22506.00, 1)(0z z z z μ)(1z μ] 2369277587.0e [2369277587.0112)3.1(----z 5.21.0≤≤z )(2z μ] 20555762126.0e [20555762126.0112)3.4(----z 66.2≤≤z)(3z μ] 2287787270.0e [2287787270.0119.5)05.9(2----z 121.6≤≤z )(4z μ] 70397557815.0e[70397557815.0119.12)55.18(2----z 251.12≤≤z)(5z μ] 00475951221.0e[00475951221.011100)55.42(2----z 601.25≤≤z)(6z μ2)]5.60(5 [11--+z 1.60≥z 74)(z i μ及iR ˆ i =0，1，…,6合并可得} 0 {≥=z z R 上的模糊集合} , 1)( {ˆR z z z R∈≤=μ.其中R 是论域,)(z μ是模糊集合R ˆ的隶属函数，由)(z i μ分段合)(z μ小雨的隶属函数图特大暴雨隶属函数图大暴雨隶属函数图暴雨隶属函数图⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧>≤<≤<≤<≤<≤<≤≤=60)(6025)(2512)(126)(65.2)(5.21.0)(1.00)()(6543210z z z z z z z z z z z z z z t μμμμμμμμ 5 353⨯47imnkZ ~)(z μ53⨯47=M mnk⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................μμμμμμ=M imnk~⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111~...~~............~...~~μμμμμμi ),(y x Z =i mnk ∏∆mnk M =M i mnk~⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯i i i i i i 47532531534712111..................λλλλλλ 6imnkΓ∆∑∑=⨯=⨯4712531)(47531j i j i i λ i Ω∆∑=16411641i imnkΓ 8 i 2i i i mnk ∏5347imnk Γi mnk ∏i Ω411Ω2Ω 1Ω2Ω1D 2D19811999。

如何预测天气英文作文英文：How to Predict the Weather。

As someone who loves spending time outdoors, I have always been interested in learning how to predict the weather. While I am by no means a meteorologist, I have picked up a few tips and tricks over the years that have helped me anticipate changes in the weather.One of the most important things to pay attention to is the barometric pressure. When the barometric pressure drops, it usually means that a storm is coming. On the other hand, when the barometric pressure rises, it typically indicates that the weather will be clear and sunny.Another important factor to consider is the wind direction. In general, winds blowing from the west or northwest often bring cooler temperatures and clear skies,while winds blowing from the south or southeast often bring warmer temperatures and more humidity.Of course, there are many other factors that can influence the weather, such as cloud cover, humidity levels, and temperature fluctuations. By keeping an eye on these variables and learning to recognize patterns, you can become better at predicting the weather and planning your outdoor activities accordingly.中文：如何预测天气。

本科毕业论文（设计）题目：降雨量预测模型的应用与研究姓名：学号：院（系）：专业：地理信息系统指导教师：职称：教授评阅人：职称：年月学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权省级优秀学士学位论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

本学位论文属于1、保密□，在_________年解密后适用本授权书。

2、不保密□。

（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日摘要对于农业、水利、防灾减灾等多种行业来说，年降雨量是一个十分重要的气象因素[1]。

年降雨量也称年平均降雨量，为一年降雨量总和（mm）除以全年天数求得，这一气象因素能够反映某一地区降水的基本状况。

因此，年降雨量的中长期预测是在众多行业中均十分重要。

本文建立了一个气象信息系统。

气象业务与地理数据的密切联系，在一定程度上，气象数据信息都是地理信息，因为气象中的风速、温度、气压等都是相对于具体的空间域和时间域而言的[2]，因此该气象管理信息系统是基于GIS 建立的。

研究中采用MapGIS K9作为开发平台，C#作为开发语言，Access 2005作为数据库，系统初步实现了气象信息的统计、查询等工作。

为服务于文中建立的气象信息系统，增添其在降雨量分布预测上的功能，本文采用基于均值生成函数的时序组合预测法来拟合和预测年降雨量，并用matlab语言实现这一算法。

基于该算法，文中采用某地区1970-2002年的实测降雨量数据预测了该地区2003-2007年的降雨量，并与实测值做以比对和精度分析，验证了该算法的准确性和可行性。

摘要首先，本文运用SAS和Excel两种软件工具对两种方法预测到的数据进行定量分析比较，采用绝对误差法让每一天每一个站点每一个时段预测到的数据与相应的实际的数据作差，求绝对值，再加总总的绝对值误差，建立了模型（1），得出了数据预测的方法一比方法二效果较好的结论。

其次，考虑到绝对误差法的局限性，进一步采用相对误差法对模型（1）进行改进，让每一天每一个站点每一个时段预测到的数据与相应的实际的数据作差的绝对值除于相对应的真实时段的数据，建立了模型（2）；由于有些数据为0的缘故，对模型（2）进一步改进得到模型（3），仍然得出方法一优于方法二的结论。

最后，本文对模型进行了评价。

关键词：绝对误差法相对误差法SAS Excel一、问题重述FORECAST中的文件名为<f日期i>_dis1和<f日期i>_dis2，例如f6181_dis1中包含2002年6月18日采用第一种方法预测的第一时段数据（其2491个数据为该时段各网格点的数据），而f6183_dis2中包含2002年6月18日采用第二种方法预测的第三时段数据。

MEASURING中包含了41个名为<日期>.SIX的文件，如020618.SIX表示2002年6月18日晚上21点开始的连续4个时段各站点的实测数据，这些文件的数据格式是：站号纬度经度第1段第2段第3段第4段58138 32.9833 118.5167 0.0000 0.2000 10.1000 3.1000 58139 33.3000 118.8500 0.0000 0.0000 4.6000 7.4000 58141 33.6667 119.2667 0.0000 0.0000 1.1000 1.4000 58143 33.8000 119.8000 0.0000 0.0000 0.0000 1.8000 58146 33.4833 119.8167 0.0000 0.0000 1.5000 1.9000……根据已有的数据用模型判断这两种预测方法的优劣。

高关水库流域主汛期降雨量的预测摘要：依据高关水库流域1971～2011年主汛期实测降雨量资料，应用均值标准差法建立5级分级标准。

针对降雨量为相依随机变量的特点，以各阶自相关系数为权重，运用马尔可夫链模型预测未来一年的时段降雨量状态，由于采用此方法得到的是一个区间值而不是一个确定的数值，因此，不但扩大了预测的范围，最重要的是能够很好的指导现实的工作。

该方法具有直观、预测准确、计算简便的优点，为区域降雨量的中短期预测提供了新的分析途径。

abstract： on the basis of the rainfall precipitation data of gaoguan reservoir basin in main flood season from 1971 to 2011， the mean standard deviation method is used to set up 5-grade classification standard. according to the characteristics of rainfall for dependent random variables，with the weight of each order autocorrelation coefficient，the markov chain model is used to forecast the rainfall condition next year. as the result of this method is an interval value rather than a determined value， therefore，it not only expands the range， the most important it can guide the work of the reality very well. the method is intuitive，its prediction is accurate， and its calculation is simple，so it provides a new method of the middle or short term prediction for regional rainfall.关键词：自相关系数；马尔可夫链；降雨量变化；预测；高关水库流域key words： the autocorrelation coefficient；markov chain；change of rainfall；prediction；gaoguan reservoir basin中图分类号：p332.1 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）25-0050-030 引言高关水库作为具有综合效益的大（2）型水利工程，主要以灌溉为主且兼有发电、防洪、养殖和旅游的功能。

2021浅析我国暴雨形成机理及预报方法范文 摘要：本文分别从华南前汛期暴雨、江淮流域梅雨锋暴雨、华北和东北暴雨以及暴雨预报方法等方面回顾了我国近年来在三大主要雨带的观测、数值模拟、动力机理及诊断分析和预报方法方面取得的进展,指出了华南前汛期暴雨、江淮梅雨锋暴雨及华北东北暴雨研究取得的新认识, 认为华南前汛期暴雨的形成机理主要是发生在低空南风向北推进过程中, 由海岸线及地形抬升而产生位势不稳定造成强上升运动, 以及由于南风低空急流向北发展时产生急流前部的辐合而发生流线分叉使低层低涡发展, 促进垂直运动加强或使正涡度集中促使垂直运动发展而造成暴雨;江淮暴雨生成机制主要与对称不稳定、涡度场变化及β中尺度对流线有关;而华北东北暴雨过程中的非均匀饱和引起的局部湿度集中特点较为明显, 中高层干冷空气入侵引起的不稳定和动量下传及高空中尺度急流增强引发的高层局地辐散增强对暴雨发生有重要作用。

目前, 新型探测资料已经用到暴雨研究和预报中, 具有自主知识产权的GRAPES-MESO和GRAPES-GFS 系统已经实现业务化, 并在集合数值预报方面取得显著进步, 且动力因子暴雨预报方法在很多省市气象台得到推广应用。

虽然暴雨机理研究和预报已经取得以上诸方面的长足进步, 但是也还存在不少问题, 需要加强基于观测的暴雨中尺度系统的理论研究、数值模式动力框架和物理过程描述的改进、资料同化理论技术的发展及人工智能技术如何用到大气科学的研究和业务应用等, 以期在我国暴雨中尺度系统的三维精细结构、发生发展机理和预报理论和方法研究方面取得更大进步。

关键词：暴雨;形成机理; 预报方法; 研究进展; 1引言 我国处于东亚季风区,每到夏天受季风影响自南向北水汽供应丰富。

在副热带高压、阻高及低涡低槽等天气系统共同作用下, 常出现暴雨洪涝天气。

但由于地域辽阔, 不同区域常出现类型不同的暴雨, 如华南前汛期暴雨、江淮流域梅雨锋暴雨、西南低涡暴雨、华北低槽和低涡暴雨、东北冷涡暴雨以及台风暴雨等。

镇水库洪水预报预测方案一、水库基本概况**水库属于松花江流域辉发河水系，位于辉发河左岸一级支流西河左岸一支流上。

坝址以上控制流域面积13.8km2，河道长度5.6km，河道平均坡度51‰。

是一座以防洪、灌溉为主，兼顾养鱼等综合利用的小（2）型水库。

水库计标准为20年一遇洪水设计，100年一遇洪水校核，总库容为42.36万m³。

水库校核洪水洪峰流量15.9立方米/秒，洪水总量20.5万立方米，设计洪水洪峰流量33.2立方米/秒，洪水总量29.42万立方米。

**水库现状工程主要由土坝、泄洪兼灌溉洞组成。

土坝为均质土坝，坝长376m，最大坝高8.0m，坝顶宽3.0m，坝顶高程374.69m。

上游坝坡块石护坡，坡比1:2.2～1:2.4左右，下游无护坡，坡比一般1.9左右。

泄洪灌溉洞位于大坝左侧，为2m×2m 混凝土方涵。

**水库担负着下游1500人及1800亩农田的防洪任务。

二、方案编制依据水库除险加固设计报告和水库多年运行积累的资料和经验。

三、预测预报方案1.预报根据。

梅河口市气象局近期3天以内天气预报。

降雨量单位：毫米，洪峰流量单位：立方米/秒，洪量单位：万立方米，历时单位：小时，径流系数，无单位，流域面积：平方公里。

2.洪水总量预测按照径流系数法预测，当气象预报水库流域为中雨并且降雨强度不超过20毫米/小时，径流系数采用0.7，当气象预报水库流域为大雨以上并且降雨强度超过20毫米/小时，径流系数采用1。

即：洪水总量=降雨量×1.9×径流系数/103.洪峰流量预测水库设计时段长为0.3小时，水库校核洪水洪峰流量15.9立方米/秒，洪水总量20.5万立方米，设计洪水洪峰流量33.2立方米/秒，洪水总量29.42万立方米。

0.3小时洪峰流量占洪水总量比例为：校核洪水：（0.3×0.36×15.9）/20.5×100%=5%设计洪水：（0.3×0.36×33.2）/29.42×100%=4.1%。

2024年水库度汛方案范文____年水库度汛方案一、水库度汛概况____年度汛期即将开始，根据历年的降雨情况和水库调度经验，制定适当的水库度汛方案是确保水库安全运行和防汛工作顺利进行的关键。

本文旨在针对某水库____年度汛期的特点和预测降雨情况，提出针对性的水库度汛方案，以确保水库及下游区域的安全。

二、降雨预测分析根据气象部门提供的资料以及历年降雨数据的分析，预测____年度汛期的降雨情况。

预计降雨量将较去年略有增加，尤其是在6月到8月的汛期高峰期，降雨强度将增大。

同时，预计降雨分布将较为集中，可能会出现暴雨和强对流天气，对水库的度汛工作带来一定的困难。

三、水库度汛方案1. 提前做好准备工作：提前检查、维修和更新水库相关设备设施，确保其完好可靠。

加强巡查和排查工作，及时发现并处理可能存在的安全隐患。

充分组织和培训水库管理人员和工作人员，提高应急处置和突发事件处理能力。

2.加强水库调度管理：根据降雨预测情况和水库存水情况，合理安排水库出库和泄洪工作。

掌握降雨情况和水位变化，及时调整水库调度策略，确保水库水位和流量在安全范围内。

3.加强水库监测与预警：完善水库监测系统和设备，对水位、流量、雨量等相关数据进行实时监测，并建立相应的预警机制。

及时发布水库汛情和降雨预警信息，加强与下游地区的沟通和协作，提前做好应对工作。

4.做好应急处置准备：建立健全应急处置预案和应急响应机制，明确责任人和工作流程。

进行应急演练，提高应急响应能力。

加强与相关单位和社会力量的合作，做好救援和转移群众工作。

5.加强水库安全宣传教育：通过媒体、宣传栏和社区等渠道，广泛宣传水库度汛方案和安全知识，增强公众的防汛意识和自我保护能力。

开展防汛演练和培训活动，提高公众的应急响应能力。

6.加大维护和修复工作力度：度汛结束后及时进行水库及其附属设施的维护和修复工作，确保其功能完好。

加强水库水质管理，做好水库的环境保护工作。

四、应对突发事件1.突发洪水：根据突发洪水的具体情况，及时调整水库调度策略，尽量减少下游洪水的威胁。