暴雨天氣過(guò)程可能導(dǎo)致城市內(nèi)澇、洪水和地質(zhì)災(zāi)害,對(duì)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全造成影響。為此,暴雨天氣過(guò)程的預(yù)報(bào)和服務(wù),是做好防災(zāi)減災(zāi)工作的一項(xiàng)重要內(nèi)容。針對(duì)暴雨預(yù)報(bào),預(yù)報(bào)專家根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)方法和閾值指標(biāo),構(gòu)建本地暴雨預(yù)報(bào)概念模型,在結(jié)合實(shí)況、數(shù)值模式數(shù)據(jù)分析后,能得出更為可靠的預(yù)報(bào)結(jié)論。因此,傳承預(yù)報(bào)專家寶貴經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,使用現(xiàn)代人工智能技術(shù)進(jìn)行重構(gòu),實(shí)現(xiàn)更為智能的暴雨預(yù)報(bào)分析工具就十分必要。本文的主要工作是研究實(shí)現(xiàn)了“基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的暴雨預(yù)報(bào)分析平臺(tái)”,詳細(xì)分析了現(xiàn)有的暴雨預(yù)報(bào)概念模型,結(jié)合現(xiàn)有氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)出一套暴雨預(yù)報(bào)分析工具,支持推理和分析。系統(tǒng)采用C/S架構(gòu),將預(yù)測(cè)分析模型的構(gòu)建和應(yīng)用分別部署在服務(wù)器端和客戶端。服務(wù)器端采用Python技術(shù)體系,構(gòu)建自貢本地暴雨預(yù)報(bào)分析數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集的時(shí)間范圍是2008-2017年的5-9月,數(shù)據(jù)集包括自貢市24小時(shí)降雨實(shí)況、本站實(shí)況要素和歐洲中心再分析數(shù)據(jù)集ERA-Interim。使用成熟的GeNIe平臺(tái)進(jìn)行直觀的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建,進(jìn)行連續(xù)隨機(jī)變量的離散化。隨機(jī)變量的先驗(yàn)概率,主要依靠預(yù)報(bào)專家經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),良好的先驗(yàn)概率可以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)集... 

【文章來(lái)源】：西南科技大學(xué)四川省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

AWPISII平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)（引用自www.unidata.ucar.edu）

SmartTool架構(gòu)圖（引用自www.unidata.ucar.edu）

3圖 1-3 基于 Smart Tool 構(gòu)建預(yù)報(bào)分析工具的示例（引用自 www.unidata.ucar.edu）GFE 最初是由美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局的地球系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室組織開(kāi)發(fā)。2，澳大利亞氣象局引進(jìn) GFE 并進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，主要接入了本地的數(shù)值預(yù)報(bào)模式和利亞本地天氣概念模型庫(kù)的研究和實(shí)現(xiàn)，支持基于格點(diǎn)場(chǎng)的快速訂正和發(fā)布。澳亞 GFE 中的智能工具庫(kù)包括平滑、增減、插值、合成、平移、區(qū)域操作、地形效正、降水類型判斷等編輯和訂正工具，大約有 80~90 種。MICAPS(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Process

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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