2020地理设计组三等奖：基于深度学习的气象干旱时空预测分析

深度学习与大数据在气象干旱时空预测的应用
最新推荐文章于 2024-11-27 16:50:02 发布
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分类专栏： 案例分享 文章标签： 深度学习 人工智能 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JData_Engineer/article/details/129771712
本文研究了基于深度学习的气象干旱时空预测分析，利用多种干旱指数（如SPI）结合时空立方体模型、K-means聚类、LSTM与ARIMA模型进行时间序列预测。通过对1980-2019年中国613个气象站点的数据分析，揭示了干旱的时空分布特征，为防旱抗旱提供了科学依据。研究还包括EBK插值法对旱情的时空热点分析，以及ARIMA与LSTM的组合模型提高预测精度，创新性地结合线性与非线性模型，提升干旱预测效果。

作品简介

一、背景与简介

从全球范围看，旱灾影响面积最广，造成经济损失最大，被认为是世界上最严重的自然灾害类型之一[1]，而中国干旱地区面积占全国自然灾害影响面积的60%[2]。由于其出现次数多、持续时间长、影响范围大、对农业等经济部门造成的直接损失重，再加上水资源、土地资源及其对社会的潜在影响，成为我国最大的自然灾害之一

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【2024地理设计组一等奖】基于机器学习的黄土高原地区滑坡灾害风险评估
JData_Engineer的博客
01-15 207
作品介绍黄土高原作为中国西北地区的一个重要地理单元，以其广泛分布的黄土堆积物和复杂的地形特征而闻名。该区域涵盖了宁夏、陕西、甘肃、山西等多个省份，面积广阔，气候条件从干旱的半干旱到温带季风气候不等（Chen et al., 2019）。这种气候的多样性与复杂的地形相互作用，形成了黄土高原独特而丰富的生态系统，但同时也使得该地区成为滑坡等地质灾害的高发区域（He et al., 2008；
基于深度学习的大数据空气污染预报
06-19
为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法。该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能。得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势。因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性。最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能。
【深度学习——天气预测】
qq_45786199的博客
05-18 4522
深度学习，神经网络，天气预测
深度学习 R3——天气预测
m0_62017984的博客
12-07 1455
EDA的主要目的是做出任何假设之前帮助观察数据。它可以帮助识别明显的错误，以及更好地理解数据中的模式，检测异常值或异常事件，找到变量间的关系。
深度学习 Day23——利用RNN实现天气预测
北天的博客
12-30 5248
365天深度学习训练营 [第十三周]——本期博客我们将使用澳大利亚各地区多年的每日天气观测数据进行探索式数据分析，并利用RNN实现天气预测。
深度学习在气象预报中的应用：如何提高预测准确性和减少损失
AI天才研究院
01-02 1906
1.背景介绍 气象预报是一项对于人类生活和经济发展至关重要的科学技术。随着大数据、人工智能等技术的发展，气象预报领域也不断发展和进步。深度学习(Deep Learning)是人工智能领域的一个重要分支，在图像、语音、自然语言处理等领域取得了显著的成果。近年来，深度学习也逐渐应用于气象预报领域，为提高预测准确性和减少损失提供了有力支持。 在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍...
2020地理设计组三等奖：融合多源大数据感知城市空间结构及城市活力的时空分异—以粤港澳大湾区城市群为例
JData_Engineer的博客
03-25 661
城市活力指数数值越大，代表城市的活力强度越高。利用时空模式挖掘的方法，集成多源地理大数据中的个体时空间行为特征，在1000m/30m/m三个空间尺度，从聚合层面揭示粤港澳大湾区城市群的城市空间结构、城市扩张、城市活力以及区域内经济现象的分布、联系和过程等规律，实现城市演化的动态感知。将夜间灯光数据、Landsat系列影像数据、POI数据相融合，采用核密度分析法、网格分析法、热点分析、城市活力分析从城市活力、城市扩张、城市空间结构等三个方面分析粤港澳大湾区城市群的城市空间结构及城市活力的时空分异演变。
干旱预测方法总结及基于人工神经网络的干旱预测案例分析（MATLAB全代码）
WW、forever的博客
02-23 2715
简述干旱预测方法及其案例分析
深度学习之气温预测基于pytorch
m0_59161923的博客
06-28 1334
作用是忽略掉程序运行过程中产生的特定警告信息，从而避免在控制台或日志中看到这些警告输出。# print("数据维度：",features.shape)print("数据维度：",features.shape)跟着教程来，一步一步走，记录学习过程。其中，下面模块的作用是忽略出现的警告。运行结果：（384，14）# 设置警告过滤器。
deep-weather:深度学习用于后处理集成天气预报
05-07
深度学习用于后处理集成天气预报 我们使可用的数据，以及为需要运行在我们的模型中的代码通过这个资料库。 我们希望我们的发现和数据可以用于进一步推进天气预报研究。 研究内容 我们的研究重点是应用从深度学习到集成天气预报的最新架构。 为了实现这一目标，我们使用来自ECMWF的全局重新预测数据（我们称为ENS10 ）以及重新分析数据ERA5 。 更具体地说，ENS10旨在为研究人员提供基本的预报值数据集，这些数据将用于现代数值天气预报管道中。 使用ERA5数据作为基本事实，然后使用整体预测的子集进行后处理和改进。 我们的目标是帮助天气预报中心更便宜，更准确地预测极端天气事件。 在热带气旋的情况下，我们使用五个轨迹的子集，在全部10个成员合奏中的连续排名概率得分（CRPS）中进行了测量，相对于预测技能，其相对提高了26％以上。 此外，这些模型可以更准确地预测旋风的未来路径。 依存关系 为了通过虚拟
【MATLAB项目实战】基于SPI指数的某地区地区干旱时空特征分析 （数据也在里面）
07-22
本文采用SPI指数对某地区地区干旱情况进行时空分析 SPI指数是McKee等在评估美国科罗拉多州干旱状况时提出的。对于某一地区而言,确定时间段内的降水量一般呈规律性的波动变化。基于这个事实,认为某一地区确定时间段内的降水量若比该时间段内多年平均降水量(可以认为是正常降水量)偏少到一定程度,就认为该地区该时段发生了干旱;反之﹐若偏多到一定程度﹐则发生洪涝。假定降水量的变化服从gamma分布,运用数学方法将降水量的累计频率分布转化为标准正态分布﹐最后求得SPI。SPI指数具有无量纲﹑标准化的特点﹐能够比较不同地区、不同时段的降水水平,可较好地反映干旱强度和持续时间。SPI指数具有多时间尺度的优势,不仅可以反映短时间尺度内降水量的变化，也可以反映长时间尺度的水资源演变情况。本文计算了1个月、3个月、6个月和12个月的SPI值﹐分别用SPI,SPI3.SPI6和 SPI12代表。
慧天卓特——基于多源遥感和深度学习模型的全球尺度气象干旱监测
最新发布
此星光明博客
11-27 1496
慧天卓特是一家专注于干旱监测与预警的高新技术企业，成立于2022年，位于北京自贸区中关村壹号科技园。公司致力于利用航天遥感技术和人工智能，提供精准的干旱监测与预警服务，旨在改善国家经济和民生，企业愿景是“让干旱不再成灾”，价值观包括精诚合作和追求卓越。慧天干旱监测与预警-首页慧天卓特开发的FYDI-2.0系统，利用卫星遥感和人工智能技术，提供逐日4公里分辨率的干旱监测。该系统支持7-14天的干旱预警，计划在2025年实现全球范围内的米级分辨率监测，提供90天的长期干旱预测。
神经网络算法及对未来一月的天气状况预测
m0_73485263的博客
09-14 3285
随着我国计算机与互联网技术的不断发展，我国各大行业智能化的进程得以不断的加快，特别是在进入2019年以后，我国气象监测行业的发展正在逐渐向外国的最好的产品靠拢，使得我国各个行业中的测量技术得到了不错的改进。计算机软件技术与网络技术的发展使得，越来越多基于计算机技术与网络技术的软件系统得以被应用到我们的日常生活和工作中去。
毕业设计：基于深度学习的天气状况预测系统 人工智能
Hai_Lang_IT的博客
01-16 1714
毕业设计：基于深度学习的天气状况预测系统。利用深度学习技术开发一种天气状况预测系统，通过分析历史天气数据和其他相关数据，实现对未来天气状况的准这一创新性的方向为计算机毕业设计提供了有意义的研究课题，为毕业生探索新领域、拓展技术应用提供了机会。通过本设计，毕业生可以深入研究谣言检测技术，并为社交媒体平台提供更可信、健康的信息环境。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了创新性的研究课题。无论对深度学习技术，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导
深度学习与气候变化：从数据分析到预测模型
AI天才研究院
12-29 1524
1.背景介绍 气候变化是当今世界最紧迫的问题之一，它对生态系统、经济和社会都产生了重大影响。气候变化的主要原因是人类活动导致的大气中碳 dioxide (CO2) 浓度的增加。因此，研究气候变化并找到有效的解决方案至关重要。深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个分支，它已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。在气候变化研究中，深度学习也被广泛应用，用于分析气候数据、预...
深度学习在气象预报中的应用
AI天才研究院
04-16 325
深度学习在气象预报中的应用 1. 背景介绍 1.1 气象预报的重要性 气象预报对于人类社会的发展至关重要。准确的天气预报可以为农业生产、交通运输、能源管理、应急响应等诸多领域提供宝贵的决策依据,有助于降低自然灾害带来的损失,提高资源利用效率,保
基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力
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04-17 340
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文等地学领域的主流编程语言之一。
手语图像识别系统：基于OpenPose与YOLOv3的深度学习实现
在详细解释所给文件内容涉及的知识点之前，我们需要明确，所涉及的领域主要集中在人工智能，具体来说是机器视觉和机器学习，这两个领域近年来随着深度学习技术的发展而飞速进步。该系统的应用是针对手语图像识别，这...
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