數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在氣象預報研究中的應用

摘 要：天氣預報是監(jiān)測天氣變化的主要手段，能夠較好的預測出天氣變化、氣候變化和氣候災害。對社會的發(fā)展具有重要的作用。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是影響天氣預報的主要方法，合理的運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效的提高天氣預報的準確性，合理的運用數(shù)據(jù)在天氣預報服務中也有著舉足輕重的作用。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在天氣預報研究中的應用，并對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在天氣預測中的應用進行分析。希望氣象研究人員能夠合理的運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高天氣預報的準確性，也希望在天氣預報節(jié)目中能有一些應用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；氣象預報；氣象數(shù)據(jù)；

中圖分類號：X16 文獻標識碼：A 文章編號：1674-3520（2015）-04-00-01

前言

天氣預報是運用天氣學、統(tǒng)計學和氣象學等多門原理，依據(jù)氣象觀測資料，對某一區(qū)域天氣狀況作出預測。目前影響天氣預報準確性的因素眾多，導致天氣預報的準確性難以預測，數(shù)據(jù)間的隱含信息更是難以分析，針對這種形式，氣象研究部門可以引進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對歷史數(shù)據(jù)和衛(wèi)星資料進行分析整理，挖掘出其中隱含的有價值的信息，能夠更好的掌握天氣規(guī)律，增加天氣預報的準確性。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在氣象預報研究中的應用

（一）數(shù)據(jù)挖掘在氣象預報中的應用

天氣預報一般是指對天氣的短時、短期和中期預報。因為預測的內(nèi)容和時間限制不同，因此要采用不同的預測方法，短時的預報可以采用現(xiàn)代化的探測手段；短期的應該運用天氣學、統(tǒng)計學和診斷分析等方法進行預測；中期預報需要運用動力學、數(shù)值預報和天氣學等綜合分析出來。因此，天氣預報的預測會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘的方法可以有效的對數(shù)據(jù)進行整理，分析出有價值的信息，從而可以增加天氣預報的準確性。例如馮漢中運用SVM分類法對氣象預報進行試驗，以1990年-2000年的4月到9月降水為資料，建立四川降雨量有無大于15毫米的推理模型，四川氣象站通過對氣象的監(jiān)測，顯示SVM推理模型具有較高的預測能力。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在氣候預測中的應用

氣候預測是氣象部門對天氣的長期預測，主要是旱澇、冷暖和氣溫等變化趨勢，氣候預測運用了大量的資料數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計預報等方法分析而出，是數(shù)據(jù)挖掘的主要應用方向。例如李永華運用奇藝普分析法對樣本進行分量重建，將重建序列構(gòu)造均值生成函數(shù)作為輸入因子，原數(shù)據(jù)作為輸出因子，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預測模型，對重慶沙坪壩站夏季降水量進行預測，取得了較好的預測效果。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在氣象災害預測中的應用

我國每年都有氣象災害發(fā)生，例如洪水、臺風等。氣象部門對自然災害的預測可以有效的防災減災，有利于社會的穩(wěn)定。氣象災害的預測運用動力學和定量遙感技術(shù)對氣象災害進行臨近預報。因為災害出現(xiàn)通常是個案，因此，難以進行有效的數(shù)據(jù)挖掘，但是考慮到預測氣象災害的重要性，研究人員必須加深對氣象災害的數(shù)據(jù)挖掘。Tsegaye Tadesse采用雙時間序列分析法發(fā)現(xiàn)干旱因子與海洋因數(shù)間的關(guān)系，從眾多大氣和海洋因子中找出影響干旱的因子，指出監(jiān)測特定的海洋因子是預防干旱的主要手段[1]。

二、對挖掘技術(shù)在氣象數(shù)據(jù)應用的分析

（一）對氣象數(shù)據(jù)挖掘的時間和空間特性分析

氣象數(shù)據(jù)具有時間特性和空間特性，通過對氣象數(shù)據(jù)的時間特性和空間特性進行分析，可以有效的避免數(shù)據(jù)隱藏的信息變化?？臻g分析是指對空間多個站點的數(shù)據(jù)進行分析整理，對地點進行區(qū)域劃分，對區(qū)域的氣象數(shù)據(jù)利用主成分分析法進行分析，得出該地區(qū)影響天氣的主要因素，同時指出氣象的反?，F(xiàn)象。對時間特性的分析是指對長期以來的數(shù)據(jù)進行分析、預測趨勢和反常現(xiàn)象進行分析，例如《氣象數(shù)據(jù)深度挖掘優(yōu)化方法研究與仿真》中利用時空結(jié)合的分析法得出臺風的路徑和出現(xiàn)的區(qū)域[2]。

（二）對氣象數(shù)據(jù)挖掘的降維分析

影響天氣預報準確性的因素很多，現(xiàn)在的氣象部門將大量的衛(wèi)星和臺站的觀察資料引進數(shù)學方程式中求解，對電腦的能力要求較高，在不影響預報的前提下，降低數(shù)據(jù)的維度可以減少對計算機的依賴。降維分析主要有精確降維和近似降維兩種方法。

精確降維的主要方法是粗糙集分析方法，是對數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行分類，分成不同屬性的子集，對子集進行分析，如果所有條件都指向某一數(shù)據(jù)沒有影響，那么這個數(shù)據(jù)就可以去掉，從而減少數(shù)據(jù)庫的維度。近似降維的主要方法是主成分分析法，是將原來的具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)重新組合成一組新的數(shù)據(jù)，其綜合指標近似與原來的指標但是不可以完全代表原來的指標。因此，主成分分析法屬于近似降維，其準確性有所欠缺。對氣象數(shù)據(jù)進行降維分析，可以有效的提高預測的效率。

（三）對氣象數(shù)據(jù)挖掘的分類預測

對氣象數(shù)據(jù)挖掘就是在大量的氣象數(shù)據(jù)中，建立天氣系統(tǒng)模型，分析隱藏的信息，達到對氣象的預測目的。對氣象的分類預測包括對降雨、臺風等離散值的預測和對降雨量、溫度等連續(xù)值的預測。對離散值的預測方法主要有：分類統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集等；對連續(xù)值的預測方法主要有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸分析等。對氣象數(shù)據(jù)的分類預測，可以有效的實現(xiàn)對地域的監(jiān)測，能夠有效的預測突發(fā)性天氣和收集氣象數(shù)據(jù)。

（四）對氣象數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析

對氣象數(shù)據(jù)進行挖掘分析時，要充分考慮數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，對氣象數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析主要體現(xiàn)在兩個方面：一是制定屬性進行關(guān)聯(lián)分析、二是考慮統(tǒng)一數(shù)據(jù)在不同時間和地點的關(guān)聯(lián)分析。對氣象數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)性分析可以有效的對氣象數(shù)據(jù)進行挖掘，提高收集有效數(shù)據(jù)的效率，增強天氣預報的準確性[3]。

結(jié)語：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是提高天氣預報準確性的有效手段。希望通過本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在天氣預報中的應用介紹和分析，能夠帶給氣象研究人員一些啟示。能夠加深數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在氣象監(jiān)測中的應用，以便提高氣象預報的準確性。

參考文獻：

[1]白若微，張萍，周榕.遠程教育中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究熱點與發(fā)展趨勢——基于CitespaceⅡ的可視化分析[J].中國醫(yī)學教育技術(shù)，2013，11（05）：512-516.

[2]李雷孝.氣象數(shù)據(jù)深度挖掘優(yōu)化方法研究與仿真[J].計算機仿真，2013，12（01）：403-406.

[3]吳先華，孫健，陳云峰.基于條件價值法的氣象服務效益評估研究[J].氣象，2012，01（23）：109-117.