气象预报

卡尔曼滤波技术在气象预报中扮演重要角色，通过建立数据文件和优化业务流程，提高了天气要素预报的精确度。

MOS方法示意图，以卡尔曼滤波在气象预报中的应用为主题。

Android App可连接至中央气象台API，检索中国城市代码，用于获取天气预报。

以 1954 年至 1984 年期间台风对福建省造成的灾害损失为研究对象，利用经济计量模型构建了灾害损失评估模型。 此外，通过收集台风个例的时序数据，采用关联模型对台风路径、强度和风速进行了 24 小时、48 小时和 72 小时的预报，并对模型计算方案进行了改进，将内生变量协方差阵的影响纳入考虑范围。 在此基础上，正式提出“多维动态关联模型”的概念，并开展了以下三方面的工作： 对三种时效的台风路径、强度和风速进行拟合和预报，并进行统计分析。 通过模拟观测误差生成均匀分布的随机数，进行多次随机模拟试验，初步探讨模型的稳定性。 针对台风个例中反映出的问题，提出改进模型的建议。

利用 T213 数值预报产品和实时地面降水观测数据，筛选关键物理量因子，并结合动力相似预报方法，构建了江苏省未来 12 小时至 3 天降水预报系统。经统计分析验证，该系统预报结果可靠，可为预报员提供参考。系统已实现降水的自动、客观、定时、定点、定量预报，并投入业务化运行。

小型且高效的 ASP + ACCESS 程序 可查询全国 2400 多个城市 7 天天气 提供天气现象、温度、风力、风向等信息 页面简洁美观，符合站长需求

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

《Hadoop权威指南》中关于2017年气象数据的温度分析展示了数据处理技术在气象学中的应用。

此数据库包含全国所有城市的详尽天气预报代号。

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