大数据气象预测技术重点基础知识点

大数据气象预测技术重点基础知识点一、大数据气象预测技术概述1.气象预测的重要性a.提高农业生产效率b.保障人民生命财产安全c.促进经济发展d.支持国防建设2.大数据气象预测技术发展历程a.传统气象预测方法b.数值天气预报c.大数据气象预测技术d.未来发展趋势3.大数据气象预测技术特点a.数据量大b.处理速度快c.预测精度高d.应用范围广二、大数据气象预测技术基础知识点1.气象数据采集与处理a.气象观测数据b.气象卫星遥感数据c.气象雷达数据d.气象模型数据①气象观测数据：包括地面气象观测数据、高空观测数据等，是气象预测的基础数据。②气象卫星遥感数据：通过卫星获取的地球表面气象信息，如云图、温度、湿度等。③气象雷达数据：通过雷达探测大气中的水汽、风速、风向等信息。④气象模型数据：根据气象观测数据，通过数值天气预报模型的预测数据。2.气象预测模型与方法a.数值天气预报模型b.统计预测模型c.深度学习预测模型d.混合预测模型①数值天气预报模型：基于物理定律和数学方程，通过数值计算模拟大气运动和天气变化。②统计预测模型：利用历史气象数据，通过统计分析方法建立预测模型。③深度学习预测模型：利用深度神经网络，对大量数据进行学习，提高预测精度。④混合预测模型：结合多种预测模型，提高预测准确性和可靠性。3.大数据气象预测技术应用a.短期天气预报b.中长期天气预报c.气象灾害预警d.气候变化研究①短期天气预报：利用大数据气象预测技术，对短时间内天气变化进行预测。②中长期天气预报：对较长一段时间内的天气变化进行预测，如季节性气候变化。③气象灾害预警：通过大数据气象预测技术，提前预警气象灾害，减少损失。④气候变化研究：利用大数据气象预测技术，研究气候变化规律，为应对气候变化提供科学依据。三、大数据气象预测技术发展趋势1.数据融合与共享a.多源数据融合b.数据共享平台c.数据质量控制d.数据安全与隐私保护①多源数据融合：将地面观测数据、卫星遥感数据、雷达数据等多种数据融合，提高预测精度。②数据共享平台：建立气象数据共享平台，促进数据资源开放和共享。③数据质量控制：对气象数据进行质量控制，确保数据准确性和可靠性。④数据安全与隐私保护：加强数据安全与隐私保护，防止数据泄露和滥用。2.智能化预测a.智能算法b.智能预测系统c.智能决策支持d.智能服务②智能预测系统：构建智能化预测系统，实现自动预测和预警。③智能决策支持：为部门、企业和社会公众提供智能决策支持。④智能服务：开发智能气象服务，满足用户个性化需求。3.跨学科研究与应用a.跨学科研究团队b.跨学科研究项目c.跨学科人才培养d.跨学科应用推广①跨学科研究团队：组建跨学科研究团队，开展气象预测技术的研究和开发。②跨学科研究项目：开展跨学科研究项目，推动气象预测技术的创新。③跨学科人才培养：培养具备跨学科知识和技能的气象预测人才。④跨学科应用推广：将气象预测技术应用于各个领域，推动社会经济发展。1.，.大数据气象预测技术研究[J].气象科技，2018，46（2）：123128.2.，赵六.深度学习在气象预测中的