质研究等年，张晨阳等提出了种基于地形的加权随机森林方法来解决雨量估计问题，该方法是随机森林方法的种推广，用加权的随机森林代替普通的随机森林从而刻画反射率因子垂直廓线的不同局部特征对于减少雨量估计误差的重要性，挖掘由反射率表示的雷达数据到降水率之间的映射关系同时考虑到了对雨量估计精度的重要作用以及复杂地形区域降水的山岳抬升效应的影响，并对中国杭州湾地区年的降水过程进行了实验验证，结果表明要优于传统的气象方法和随机森林方法，且利用整个和基于地形的建模有利于提高雨量估计的精度机器学习在学习建模时往往会忽略掉气象因素对结果的影响，因此将气象的先验知识与机器学习相结合的研究势必将成为今后的研究热点深度学习方法年，首次将人工神经网络应用于天气预测中年，李滨引入神经网络来提高月平均降水预报的准确性，实验结果表明对降水场的直接预报需要考虑多种环境因素的影响，且使用少人工神经网络输入数据的规模在此之后，于年以台湾北部台风期间的降雨量为例，提出了种混合预测模型，阐明了和支持向量机混合模型预测降水量的可行性，同时采取混沌粒子群优化算法来选择模型的参数实验结果表明，该模型相较于和回归模型具有非线性映射能力，因此更容易捕获电力负荷数据模式，同时模型中参数的不恰当选择会导致模型的过拟合或欠拟合，而能很好地解决这个问题与人工神经网络和回归模型相比，模型采取的是结构风险最小化策略而不是最小化训练误差策略，最小化泛化误差的上界有助于改善泛化能力因此模型具有可靠的预测能力，为雨量估计提供了种新的方法年，韩国光云大学的研究员等利用如支持向量机和基于稳态遗传算法的，研究了基于包装器的遗传特征选择方法，用于对朝鲜半岛南部非常短期的暴雨进行预报实验结果表明，结合归化的分类器效果最好，个新的数据预处理可能会带来更加精确的研究结果在今后的工作中，可能采用多样化预测时间，也会使用其他的进化算法或分类算法年，爱荷华大学的等基于雷达波反射率和级数据将数据挖掘的技术应用于对牛津流域的降水预测，对比了采用神经网络随机森林分类和回归树支持向量机和临近这种常用于雨量估计的机器学习算法的精度，并选择精度最高的种算法进行研究，从而进步肯定了机器学习算法对雨量估计的重要性年，等比较在总体上要优于算法和已知的光流算法机器学习方法短临降水预报的关键在于对定量降水的估计，的精度越高，结合时间序列外推技术，就越可以实现对短临降水的精准预报气象卫星和气象雷达可以实现通过对云的观测间接实现对降雨的估计，气象雷达由于它的高时空分辨率的优势，被广泛应用于短临降水的预报中，成为的最佳间接测量方式气象雷达般在内完成对空域的扫描，的空间分辨率，通过观察发现，扫描得到的空中降水粒子产生的雷达回波，其相对应的雷达反射率和降水具有显著相关性对提高雷达精度的研究开始于年等的篇关于雷达在实际应用中存在的误差种类的综述其中研究的个主流做法是基于气象知识校正不同的关系然而关系模型由于自身的局限性及对气候背景的强烈依赖性，使得模型的泛化能力弱，这就导致了不能大规模地在不同情况的实际应用中推广随着机器学习理论知识的完善与发展，从机器学习角度出发的新的模型应运而生最早的机器学习模型是等利用近地面反射率训练人工神经网络得到的，且其结果精度优于包括关系在内的几种技术，这也间接说明使用机器学习实现对短临降水的预测是具有可行性和可靠性的基于神经网络的雨量估计成为解决雨量估计问题的新方法，在实际的气象雷达系统中易于实现首次将神经网络应用于降水预测的是在年，等提出了种基于神经网络的降雨强度时空预报方法，神经网络的结构很简单，短临降水预报中人工智能的应用研究分析物理教学论文然后根据云团外推算法进行云团外推云团的外推指的是根据相邻时刻同云团形成的两幅反射率因子图，计算它们之间的变化，并依此得到未来短期时刻的云团形态张蓉从降水云团的识别和跟踪两个方面展开研究，提出了种灰度阈值结合纹理方法识别降水云团的算法，更加准确快速地识别出降水云团区域此外，还提出了种全面的降水云团跟踪算法，对于位移较大的降水云团也能够正确跟踪，并且适用于降水云团发生合并和分裂的情形实验结果表明，该识别算法的降水云团总体识别率达光流法年，首次提出光流的概念光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的种方法使用光流法有着个前提假设亮度恒定不变，即同目标在不同帧间运动时，亮度不会发生变化时间连续或运动是微小的，即时间的变化不会引起目标位臵的剧烈变化，相邻帧间位移小同子图像中像素点具有相同的运动光流法善于观察图像的变化，并利用相邻图像间的相关性获取运动信息，对其实现追踪这与利用雷达数据对云团进行识别追踪进而完成降水预测的思想相致光流基本方程是由等在年通过将维矢量场和图像灰度联系在起得到的在此基础上，等提出了利用局部计算光流的光流法首先对整幅雷达图进行分块处理，接着对每块区域使用加权最小乘法估算光流，进步提高了稳定性年，香港的研究员等研究了香港天文台的涡流临近降水预报系统采用的用来跟踪雷达回波运其次根据之前时段的各指标值的对应状态得到不同步长马尔可夫链的转移概率矩阵再次对各阶自相关系数规范化，作为各种步长的马尔可夫链的权重最后将同状态的各自预测概率加权和作为指标值处于该状态的预测概率该方法充分合理地利用了信息，且预测的可靠性得到了提高夏乐天等完善了加权马尔可夫链预测理论，讨论了各种马尔可夫链预测方法，并比较分析了各种因素对马尔可夫链预测精度的影响实验结果表明加权马尔可夫链预测方法的预测精度最高样本容量的增大会提高预测的精度指标值分级的不同对预测精度会产生显著的影响基于数值天气预报的方法数值天气预报是根据大气实际情况，在定初值和边值条件下，通过用数值方法求解支配大气运动的流体动力学和热力学方程组，来预报未来的大气环流形势和天气的它具有数字化和定量客观的特点年，瑞典首先开始数值预报业务实验，年，首次提出了集合预报的思想，此后，各国纷纷建立了各自的集合数值预报业务系统刘瑞霞为了解决云和降水在模式预报的初期阶段显著的延迟现象问题，在数值模型的基础上开展了中国风云气象卫星资料改变模式初值的研究，从而改进了短临预报精度程丛兰等研究了种基于外推临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报融合技术方案该方案首先分析数值预报和观测的偏差，导出个附加的数值预报校正场其次，根据数值预报校正场调整相应时段的数值预报降水区域和强度最后，利用函数对校正后的间分辨率和的空间分辨率可以满足这需求雷达图以其测量范围较广，时空分辨率较高，能及时获取大面积降水数据的优点，无论是在传统的光流法中还是在基于人工智能的模型中都扮演着重要的角色使用雷达图进行短临降水预测主要是通过雷达回波外推实现的雷达回波外推就是根据当前时刻雷达观测结果，推测雷达回波未来的位臵和强度，以实现对强对流系统的跟踪预报传统的雷达回波外推法如等提出的交叉相关法，这种传统方法的数据利用率较低且假设回波是线性演变的，而实际上雷达回波是位臵变化的而使用深度学习的方法进行雷达回波外推不仅可以充分利用采集的数据，还可以学习回波图位臵变化的特征，实现更加精确有效的雷达外推预报现代短临降水预报的方法可分为传统方法和人工智能方法，前者又主要可以分为数学模型方法和基于雷达图的方法，后者主要是机器学习和深度学习方法无论是传统方法还是人工智能方法，基于天气雷达资料的雷达回波外推技术都扮演着重要的角色雷达回波外推图既包含了时序信息又包含了空间信息，从而使用雷达数据进行降水预测可以看作是时空序列预测问题采用深度学习方法进行短临降水预报提出了种端到端的解决这种非线性复杂问题的方案它通过多层的网络结构和非线性变换来提取低层的特征，形成抽象的高层表示，以发现数据的概率分布特征，进而对未来的降水情况进行预测由于人工神经网络能够对非线性系统进行建模，所以使用深度神经网络进行短临降水预测具有巨大的潜力本文的第部分概述了降水预报中的摘要短临降水预报是项重要且具有挑战性的世界性难题研究人员曾尝试使用各种技术预报降水，但是由于降水本身具有高度非线性随机性和复杂性的特性，使得降水预测精确度并不高近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，其日渐渗透到人们生活的方方面面，气象领域也因此得益人工神经网络能够对非线性系统进行建模，因此相比于传统方法，如数值天气预报法和光流法等，人工智能方法使得降水预报的准确率大大提高本文介绍了传统降水预报的方法，着重总结概括了用于短临降水预报的各种最新人工智能方法，并对各研究方向进行归纳分析，为各类研究人员研究提供有益参考和借鉴关键词人工智能机器学习短临降水预报神经网络雷达回波图人工智能起源于世纪年代，它是研究开发用于模拟延伸人的智慧的理论方法技术及应用系统的门新的技术科学直到世纪年代机器学习出现之前，人们都不知道使用何种手段以达成人工智能这个目标在众多研究人员的努力下机器学习逐渐系统化成为人工智能的核心研究领域之得益于数据量的爆发式增长，计算机计算能力的提升，促使了机器学习新算法深度学习的出现，深度学习使得人工智能的应用领域更加广泛图展示了人工智能机器学习深度学习者的关系图人工智能机器学习深度学习者关系近年来，人工智能的浪潮席卷了人类生活的方方面面，目前人工智能的技术方向总体可分为计算机视觉自然语言处理语音识别规划决策系统和大数据分析等表中介绍了这种热点方向的主要任务和应用领域将人工智能技术与气象研究相结