偏最小二乘回归模型在成都夏季降水预报中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

降水作为重要的气象要素之一，对社会经济发展和人民生活产生着至关重要的影响。

成都位于四川盆地西部，夏季降水量占全年降水量的比例较高，但降水的年际和季节内变化较大，且极端降水事件频发，对农业生产、水资源管理以及城市防洪排涝等方面带来诸多挑战。

因此，开展准确、可靠的成都夏季降水预报研究，对于防灾减灾、保障农业丰收和促进经济社会可持续发展具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

降水预报一直是气象学研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

近年来，统计模型和机器学习方法在降水预测领域的应用越来越广泛。

其中，偏最小二乘回归模型作为一种多元统计分析方法，能够有效地处理变量之间存在多重共线性的问题，在降水预测方面展现出良好的应用前景。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.收集整理成都地区夏季（6-8月）近几十年的降水数据、以及同期可能影响降水的相关气象要素数据，例如气温、湿度、风速、气压等，以及前期影响因子，如前冬nino3.4指数等。

2.对收集到的数据进行质量控制和预处理，包括缺测值处理、异常值剔除等，以构建可靠的数据集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与处理：收集成都地区夏季降水数据以及相关气象要素数据，并对数据进行质量控制、缺测值处理、异常值剔除等预处理，构建可靠的数据集。

2.影响因子分析：利用统计分析方法，分析成都夏季降水的时空分布特征，以及与各预报因子之间的相关性，初步筛选出对成都夏季降水有显著影响的因子，为偏最小二乘回归模型提供输入变量。

3.偏最小二乘回归模型构建：利用偏最小二乘回归方法，将预处理后的降水数据和筛选出的影响因子作为输入，构建成都夏季降水预报模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将偏最小二乘回归模型应用于成都夏季降水预报，探索该模型在成都地区降水预测中的适用性和有效性，为成都夏季降水预测提供新的方法和思路。

2.结合成都地区夏季降水的特点，选取合适的预报因子，并对数据进行精细化处理，以提高模型的预测精度和可靠性。

3.对模型预测结果进行深入分析，揭示影响成都夏季降水的关键因子及其作用机制，为成都夏季降水的预测预警提供科学依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙照渤, 刘玉芝, 张人禾. 中国东部夏季降水的年际变化及年代际异常[j]. 气象学报, 2019, 77(4): 537-551.

[2] 李栋梁, 管兆勇, 王黎娟, 等. 基于气象因子支持向量机模型的成都地区夏季降水预测[j]. 水力发电学报, 2020, 39(1): 104-113.

[3] 陈海山, 范苏丹, 智协飞, 等. 基于ceemdan和svm的四川盆地夏季降水预测[j]. 水科学进展, 2021, 32(1): 135-145.