预报模型

降雨强度的实时判别逻辑，结合历史激发雨量和前期雨量，做成了一个还挺实用的暴雨泥石流预报模型。别看它是 1998 年的研究，用到现在依旧有参考价值。像这种基于降雨数据的判别方程，不光能帮你了解泥石流的触发机制，拿来做前端图表可视化的数据源也合适。 暴雨的降雨强度Y，跟当天的激发雨量X 和前期实效雨量K，构成了一个判别方程。直接拿这个方程当条件触发，做个小工具，或前端预警系统，逻辑直观。比如：用户输入雨量，系统就能判断有没有泥石流风险。 如果你平时用MATLAB画实时图，或者折腾Storm做流，这篇文章里的方法也能给你点灵感。还有像Kafka或Apache Storm的实时流平台，配合这个模型，做

特点： 查询全国2400+城市7天天气信息 包含天气现象、温度、风力、风向 体积小巧、页面简洁

利用 T213 数值预报产品和实时地面降水观测数据，筛选关键物理量因子，并结合动力相似预报方法，构建了江苏省未来 12 小时至 3 天降水预报系统。经统计分析验证，该系统预报结果可靠，可为预报员提供参考。系统已实现降水的自动、客观、定时、定点、定量预报，并投入业务化运行。

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此数据库包含全国所有城市的详尽天气预报代号。

以 1954 年至 1984 年期间台风对福建省造成的灾害损失为研究对象，利用经济计量模型构建了灾害损失评估模型。 此外，通过收集台风个例的时序数据，采用关联模型对台风路径、强度和风速进行了 24 小时、48 小时和 72 小时的预报，并对模型计算方案进行了改进，将内生变量协方差阵的影响纳入考虑范围。 在此基础上，正式提出“多维动态关联模型”的概念，并开展了以下三方面的工作： 对三种时效的台风路径、强度和风速进行拟合和预报，并进行统计分析。 通过模拟观测误差生成均匀分布的随机数，进行多次随机模拟试验，初步探讨模型的稳定性。 针对台风个例中反映出的问题，提出改进模型的建议。

雷暴作为大气中壮观的超远程放电过程，可能造成巨大破坏和人员伤亡，损坏建筑物、电源系统、通信设备，引发森林火灾，带来重大经济损失。准确预测雷暴可以有效避免这些损失。本研究利用2009年6月至2015年8月阜新市沂蒙县和彰武县两个气象站点的观测数据，选取40个典型雷暴天气过程，计算了15个与雷暴活动相关的对流参数。统计分析表明，对流有效位能 (CAPE)、850 hPa 比湿度、700 hPa 比湿度、850 hPa 假相当位温、最大上升速度、强天气威胁指数 (SWEAT) 和零度高度 (ZH) 与雷暴活动密切相关，相关性均大于0.3。本研究确定了上述预测因子的阈值，计算了拟合率并进行了检验。此外

Android App可连接至中央气象台API，检索中国城市代码，用于获取天气预报。

卡尔曼滤波技术在气象预报中扮演重要角色，通过建立数据文件和优化业务流程，提高了天气要素预报的精确度。

日本气象厅 JMH 的 24 小时和 48 小时地面预报图，用来做温带气旋预测还挺靠谱的。强度和位置的准确率都不错，是 24 小时的，强度能到 88%，位置也有 84%。如果你是在做天气可视化、预报算法优化，或者搞航海气象，那这份资料真的蛮实用的。 日本 JMH 的气旋预报图，用的不是那种复杂模型，而是传真格式的天气图，读取方式也简单，适合快速对比实际与预报情况。你只要抓住气旋中心、气压线形态这几个关键点，就能搞定预报准确性。 我之前就用这份图结合Python的图像识别库做过自动识别气旋轨迹。搭配像OpenCV、matplotlib，个几十张图也不难，响应还快。核心是提取气旋中心坐标，和实况对