天气预报几样气候?

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从技术角度说,天气现象可以分为云、降水、大气光学(霜、雾和冰晶)和大气温湿度四个大类;每个大类又包括许多小类,比如云分为高层云、低层云等七个小类,而降水则分雨、雪、雨夹雪等十五个小类。 气象学上定义的天气现象数实际上就是指上述四大类以及其下分的小类的总数。目前气象探测网络能够实时观测到的气象要素有105项,基本覆盖了绝大多数的可能出现的天气现象。为了便于分析和处理海量数据,这些气象要素被分类成26个参数群。一个参数群代表一类具有某种相同统计特征的要素,同一参数群中不同要素之间的相关性较高,但不同参数群之间相关度较低甚至为零。

因此当某台气象监测仪发生了故障或缺乏某个要素的测量数据时,可以通过其他测量设备和参数群的计算来弥补。这样就把原来线性相关的因素集合成了一个大规模的非线性数据场,通过机器学习方法可以很好地解决其中存在的各种定量关系。 随着大数据时代的到来,气象数据量爆发式增长,传统基于数值模式的知识驱动方式遇到了极大挑战。越来越多的研究人员开始转向机器学习算法的研究,期望可以从大量历史数据中学习出预测未来的模型。

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天气预报一般是指10天之内的预报。未来1~3天的预报为短时间天气预报;3~5天内的预报为中期天气预报;5~10天的预报称为长时间天气预报,又称延伸期预报。天气预报的内容有:降水量、降水时间、降水区域、温度、风(风力、风向)、风 chill index(即风寒指数)、体感温度、能见度(灰霾、雾、浮尘、扬沙等等)、相对湿度(舒畅、干燥、潮湿等)。

天气预报包括的内容因地而异,主要是因为各地关注的天气状况不同。在一些地方有龙卷风报警、大雪警报和冰雹警报等高影响天气报;在英国则包含了一个紫外线指数,指示人体皮肤可能被太阳晒痛的程度;而在干旱地区,则会有一个表示相对湿度的指数,指明人体觉得潮湿的程度。

在一些大城市,如美国华盛顿,天气预报还将交通流量信息包括进去。

预报内容包括:

1、常规气象要素:气温、温度、风、气压、湿度、能见度等;

2、主要天气现象:雨、雪、雾、雷暴、等对流天气、沙尘暴等;

3、重要气象情况:台风、寒潮、干热风、大风、龙卷、冰雹、酸雨、大气污染、厄尔尼诺、拉尼娜等;

4、农用天气预报:春播预报、秋收预报、病虫害发生发展预报等;

5、专业专项气象预报:火险气象预报、海洋气象预报、交通气象预报、水文气象预报、能源气象预报、建筑气象预报、林业气象预报、旅游气象预报等。

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