导读:本文包含了天气模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:天气,模型,冬小麦,气象局,气象,天气预报,风灾。
天气模型论文文献综述
艾洪福[1]（2019）在《基于MLR模型的雾霾天气预测研究》一文中研究指出雾霾影响生活,危及健康,雾霾的形成主要在于空气中PM2.5的含量值。在大数据背景下,科学合理的雾霾预测,及时的雾霾预警至关重要。本文基于多元线性回归方法,建立了空气中PM2.5含量的预测模型,并收集了长春市2018年10—11月的空气质量数据,进行实验验证。结果表明,该模型对于雾霾的预测准确率较高,预测结果科学、有效。(本文来源于《农业与技术》期刊2019年22期）
施何俊,杨军,周泽,骆健,程西东[2]（2019）在《航线危险天气气象模型分析》一文中研究指出本文是深圳航空有限责任公司与深圳科信南方信息技术有限公司合作开发的深航气象系统(EWINS)中的相关研究总结。通过对民航航线影响较大的雷暴、台风、颠簸、积冰、火山灰等危险天气的区域特征进行分析,用几何方法提炼出数学模型,以期得到危险天气影响航线的程序算法。通过分析危险天气区域影响整体航线的比例,定义航线风险等级值R。通过解析终端区机场的实况和预报报文,实现了抽象气象报文的可视化告警。后期计划对雷暴等危险天气选择合适的数值预报模型,实现全航线的危险天气自动化告警和控制。(本文来源于《民航学报》期刊2019年06期）
刘云,张平华[3]（2019）在《基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预测模型研究》一文中研究指出本文首先阐述了BP神经网络和ABC算法的基本概念,结合现阶段环境空气质量需求,明确了雾霾天气预测预警的必要性,然后结合安徽省大气质量指数数据,从空气质量等级评估、预测指标体系构建和雾霾天气预测模型选择等方面,研究了基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预警模型,以期进一步提高雾霾等级评估与预测的准确性,提高政府相关部门决策的时效性。(本文来源于《河南科技》期刊2019年32期）
李鹏飞,张业茂,张桐,代克杰,刘逸凡[4]（2019）在《特高压输电线路“100 Hz”纯声的天气影响因素及预测模型》一文中研究指出交流输电线路产生的可听噪声包含宽频噪声和"100 Hz"纯声,大地的反射作用使纯声产生驻波,传播更远。该文研究了天气因素对特高压输电线路纯声的影响,并提出基于天气因素的纯声预测模型。利用特高压输电线路电磁环境长期观测站监测的纯声及天气参数,分析了降雨量、大气压、风速、温度、湿度与纯声的相关性。利用基于LM(Levenberg-Marquardt)算法优化的多层感知机建立纯声在有雨天气和无雨天气下的预测模型,并基于选定监测站的数据进行模型训练和预测。结果表明:天气因素对纯声的影响权重由高至低依次为降雨量、风速、大气压、温度和湿度。建立以是否有雨为特征的两类预测模型,得到预测结果的均方根误差分别为2.032d B和3.363 6 dB,实现了相对准确的预测。研究结果可为特高压输电线路"100 Hz"纯声的抑制提供技术支撑。(本文来源于《高电压技术》期刊2019年09期）
徐卫红[5]（2019）在《基于大气环流的雾霾天气PM_(2.5)污染能见度模型研究》一文中研究指出分析了PM_(2.5)与其他因子之间的相关性,构建回归方程,并利用逐步回归法,将回归方程中的不显着因子剔除掉,可以获得多元回归模型,将CO纳入到影响因子中,并将温度与污染气体相结合,根据最优回归方程可知,不同季节中污染气体对PM_(2.5)有不同的影响,通过对最优回归方程的求解,建立PM_(2.5)污染能见度模型并分析污染成因,最终实现了对雾霾天气PM_(2.5)污染能见度模型的分析。所建的雾霾天气PM_(2.5)污染能见度模型在实际工作中预测的误差率较低,并且污染能见度的预报结果与实测值的拟合度较高,验证了模型的有效性。(本文来源于《环境科学与管理》期刊2019年08期）
王强,罗坤,吴春雷,樊建人[6]（2019）在《耦合风电场参数化模型的天气预报模式对风资源的评估和验证》一文中研究指出为了验证耦合风电场参数化模型的天气预报模式(WRF-WFP)对大规模风电场风资源特性评估的准确性,以我国河北省张北县百万千瓦风能基地为研究对象,分别采用耦合与未耦合风电场参数化模型的天气预报模式开展相关的模拟试验,利用在平坦及复杂地形场区的测风塔的观测数据对风速及其概率密度函数分布以及风向进行验证分析.研究结果表明:耦合与未耦合风电场参数化模型的天气预报数值模式对风资源特性的评估均有较高的可靠性,且对平坦地形区域的模拟精确性优于山地地形区域;由于前者考虑了风电场的尾流效应,对风速预测的精确性比后者高约4.5%.该数值模式可为风能丰富地区的风电场微观选址、大规模风电场的运行特性及其对大气边界层影响的评估提供可靠的技术支撑.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年08期）
魏丽欣,张良玉,徐义国,崔合义,张艳菊[7]（2019）在《保定市冬小麦风灾区划和天气指数模型设计》一文中研究指出选用保定市1988—2017年气象、冬小麦单产数据和灾情、保险等资料,基于数理统计分析,分离冬小麦的气象产量,并对大风指数与冬小麦减产率进行相关性分析,得出冬小麦风灾风险评估指标,采用GIS反距离插值,构建保定市冬小麦风灾区划图,建立了冬小麦风灾保险赔付模型。结果表明:随着大风次数的增多,冬小麦减产,相关性显着。分析得出了轻、中、重风灾风险指标等级和区划分布规律,冬小麦风灾风险较高的地区位于保定中东部、西南部部分地区;得出了分段风灾指数的触发值和赔付系数。(本文来源于《山西科技》期刊2019年04期）
何亮,钱者东,靳宁,于强,侯英雨[8]（2019）在《格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法》一文中研究指出为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年09期）
李海龙,曹梅,文凤洁[9]（2019）在《基于深圳天气移动互联网渠道用户行为分析的智能气象服务模型构建》一文中研究指出通过对深圳天气微信公众号和深圳天气手机客户端2017年9月—2018年9月期间的活跃用户进行用户行为数据进行分析,再结合移动端日常运行所需的气象数据,建立基于用户行为数据和气象数据相结合的智能气象服务模型,为气象服务从传统的(本文来源于《气象科技进展》期刊2019年03期）
李航,郭晓梅,胡小兵[10]（2019）在《灾害性天气下航空公司天气成本测算模型》一文中研究指出为减轻灾害性天气对航空公司的影响,进一步提高经济效益,构建一种天气条件下航空公司的运营成本测算模型。首先,将航空公司运营成本重新划分为常规成本和天气成本2大类;然后,分析正常天气成本与非正常航班状态成本,得到给定情景航班的天气成本,累加所有航班天气成本,得到整个航空公司的天气成本,并重点关注灾害性天气下航空公司可降低的天气成本;最后,开展国内某中型航空公司的简单仿真案例研究。结果表明:该模型能够比较合理地计算航空公司可降低的天气成本;航空公司天气成本与其计划航班起降机场的灾害性天气危险性密切相关。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2019年06期）
天气模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文是深圳航空有限责任公司与深圳科信南方信息技术有限公司合作开发的深航气象系统(EWINS)中的相关研究总结。通过对民航航线影响较大的雷暴、台风、颠簸、积冰、火山灰等危险天气的区域特征进行分析,用几何方法提炼出数学模型,以期得到危险天气影响航线的程序算法。通过分析危险天气区域影响整体航线的比例,定义航线风险等级值R。通过解析终端区机场的实况和预报报文,实现了抽象气象报文的可视化告警。后期计划对雷暴等危险天气选择合适的数值预报模型,实现全航线的危险天气自动化告警和控制。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
天气模型论文参考文献
[1].艾洪福.基于MLR模型的雾霾天气预测研究[J].农业与技术.2019
[2].施何俊,杨军,周泽,骆健,程西东.航线危险天气气象模型分析[J].民航学报.2019
[3].刘云,张平华.基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预测模型研究[J].河南科技.2019
[4].李鹏飞,张业茂,张桐,代克杰,刘逸凡.特高压输电线路“100Hz”纯声的天气影响因素及预测模型[J].高电压技术.2019
[5].徐卫红.基于大气环流的雾霾天气PM_(2.5)污染能见度模型研究[J].环境科学与管理.2019
[6].王强,罗坤,吴春雷,樊建人.耦合风电场参数化模型的天气预报模式对风资源的评估和验证[J].浙江大学学报(工学版).2019
[7].魏丽欣,张良玉,徐义国,崔合义,张艳菊.保定市冬小麦风灾区划和天气指数模型设计[J].山西科技.2019
[8].何亮,钱者东,靳宁,于强,侯英雨.格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法[J].农业机械学报.2019
[9].李海龙,曹梅,文凤洁.基于深圳天气移动互联网渠道用户行为分析的智能气象服务模型构建[J].气象科技进展.2019
[10].李航,郭晓梅,胡小兵.灾害性天气下航空公司天气成本测算模型[J].中国安全科学学报.2019
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