数据挖掘驱动的天气预报：人工智能在蒙古地区尘暴预测中的应用

本文档深入探讨了"人工智能-数据挖掘-数据挖掘技术在天气预报中的应用研究"。该研究主要关注如何利用数据挖掘方法来提升天气预测的准确性和效率。首先，研究者将历史气象样本按照地域（如蒙古国的全境、西部、中部、西北部和中东地区）进行分类，构建了针对沙尘暴的不同类型数据库，这些数据库包含了来自ECMWF（欧洲中期天气预报中心）的数据，例如500百帕高度、850百帕温度和海平面压力等关键变量。 在预测沙尘暴时，通过对实时数据（通过FAX数据过滤）进行相似范围度量，将历史数据与当前ECMWF的实际数据进行比较，从而建立了一个基于历史模式的预报模型。这种方法有助于识别出沙尘暴发生的可能性及其强度。 对于降水天气，研究将预报对象分为两类：适合和不适合飞机人工降水干预的时间和区域。选取了来自T106模型的合适物理因子，以此为基础构建了人工降水刺激预测模型。通过这种方法，研究者能够根据特定的气象条件和需求，准确预测何时、何地采取人工降水措施，以应对极端天气事件。 在实际应用中，数据挖掘技术的应用不仅限于沙尘暴和降水，还可能包括其他天气现象的预报，如风暴、洪水等，通过不断优化模型，可以提高天气预警的及时性和准确性。此外，这份报告还强调了数据的质量、更新频率以及算法选择对天气预报结果的重要影响，显示了在现代气象学中，数据挖掘技术在提高天气预测精度方面发挥着关键作用。