6、气象预报与计算技术的发展历程

气象预报与计算技术的发展历程

气象预报的早期探索

自古以来,人类的生活就深受天气变化的影响。若能提前知晓天气情况,许多人类灾难本可避免。在公元前2000年,准确预报天气被认为是神的能力,当时的水手和农民只能依靠天气知识和预兆来获取指导。

大约在公元前650年,巴比伦人尝试通过观察云的形态来更精确地预报天气。到了公元前340年左右,希腊哲学家亚里士多德撰写了《气象学》,这是第一本关于天气本质的重要著作。他在吕克昂学园的继任者编纂了《埃雷索斯的狄奥弗拉斯托斯论风与天气迹象》,记录了天气知识。然而,这两本书在近两千年里虽被视为权威,但从根本上来说是错误的。

启蒙运动之后,科学家们开始认真记录天气状况的测量数据。多个国家建立了集中的气象服务机构。1854年,英国成立了气象局;六年后,美国气象局开始运作。借助当时新发明的电报,这些机构从偏远地区收集气象数据,并据此发布天气预报。不过,他们的预报方法较为基础,气象学家只是在历史记录中寻找与当前状况最接近的情况,然后预测天气会以相同的方式发展。这种方法有时有效,但有时也会出现严重错误。

更精确预报方法的萌芽

20世纪初,美国气象局局长克利夫兰·阿贝指出,地球大气层本质上是气体的混合物。他认为气体在大气中的行为应与在实验室中相同,既然当代科学家能预测实验室中气体在受热、受压和运动时的情况,那么气象学家也可以用同样的科学定律来预测大气中气体在太阳热量和风流作用下的变化。

不久后,挪威科学家维利赫尔姆·比耶克内斯提出了一种两步预报方法。第一步,测量当前的天气状态;第二步,使用一组从已知物理定律推导出来的方程来预测大气中未来的压力、温度、密度、湿度和风速。由于方程复杂,他无法直接求解,只能

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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