简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。
简介:IPCC发布的《管理极端事件和灾害风险,推进气候变化适应》特别报告(SREX)指出,极端事件和灾害的影响很大程度上取决于社会经济系统的风险暴露程度及其脆弱性特征.这意味着,不合理的发展过程将加剧灾害风险及其损失,另一方面,采取积极的减灾和适应行动,能够减小灾害风险并促进社会、经济、环境的可持续发展.SREX报告有助于启发决策者与社会公众,为充满不确定风险的未来进行合理规划,包括关注未来因人口和社会财富增长导致的暴露度和脆弱性增加,在国家和部门层面整合适应、减灾与发展政策,利用多种政策工具加强决策的科学性和灵活性,发挥不同主体在适应治理与灾害风险管理中的作用等等.