14、利用机器学习技术进行降雨预测

利用机器学习技术进行降雨预测

1. 引言

降雨预测是一项复杂的技术，依赖于众多参数。不同季节降雨的变化会影响农业、灌溉、植被和土壤特性。提前了解降雨的波动情况，对于减少洪水、干旱或气旋风暴造成的损失至关重要。同时，降雨预测对金融、生态、大气科学、农业、林业等领域的决策有着显著影响。

预测可以分为长期、短期或中期，还可以用暴雨、中雨或小雨等术语来描述。不同天气要素的信息可从多种来源获取，如下所示：
|信息来源|说明|
| ---- | ---- |
|地面观测|直接获取地面相关气象信息|
|高空站|监测高空大气状况|
|陆基气象站|分布在陆地的气象监测点|
|沿海气象站|针对沿海地区的气象监测|
|气象卫星|从太空进行大范围气象监测|
|气象雷达|用于监测降水等气象现象|

印度的季节分类如下表所示：
|季节名称|时间范围|
| ---- | ---- |
|夏季或季风前|3 - 5月|
|雨季或季风季|6 - 9月|
|秋季或季风后|10 - 11月|
|冬季|12 - 2月|

2. 印度降雨预测的必要性

印度每年的降雨主要来自西南季风，印度南部（安得拉邦和泰米尔纳德邦的东海岸地区）在冬季也会有降雨。降雨对粮食生产有着重大影响，卡里夫季节（6 - 9月）直接依赖于夏季降雨的日常变化，降雨量的增减与粮食产量的增减相关。夏季降雨还通过提供土壤水分和灌溉设施间接影响冬季作物（拉比作物）。夏季干旱会导致粮食减产，而过多的降雨则会因各种作物病害影响作物生长。

3. 技术分类