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中国季节极端降水的潜在可预报性及统计预报研究的任务书
任务书：中国季节极端降水的潜在可预报性及统计预报研究
1.研究背景与意义
中国的季节降水分布不均，且存在着极端降水事件。这些极端降水事件往往会导致洪涝灾害、水资源短缺等问题，对社会造成巨大的损失和影响。因此，准确预测季节极端降水具有重要意义。在已有研究中，气候模式常用于季节降水预报，但在预测极端降水时还存在很大局限性。因此，需要寻求其他预报手段，以提高中国季节极端降水的预测能力。统计预报方法在研究季节气候变化和极端天气事件方面有着广泛应用和可行性。此次研究旨在探索中国季节极端降水的潜在可预报性及统计预报方法，为提高其预测精度提供科学依据。
2.研究目标
（1）分析中国季节极端降水的时空特征，确定极端降水的分类标准和计算方法；
（2）探究季节极端降水与大气环流的关系，分析可能影响极端降水的环流因素及其变化规律；
（3）基于统计预报方法，建立针对中国季节极端降水的预报模型，包括回归模型和机器学习模型；
（4）通过对比验证不同预报方法的预测精度，评估季节极端降水的潜在可预报性。
3.研究内容
（1）极端降水的分类标准和计算方法：收集中国地区适用的降水数据，确定适合中国季节气候和地理环境的极端降水的定义和分类标准，建立极端降水事件的计算方法；
（2）大气环流和极端降水的关系：通过探讨大气环流与极端降水的关系，分析可能影响季节极端降水的环流因素，如风场、移动高压系统等；
（3）统计预报模型的建立：以中国地区某平均气温和极端降水过程为例，建立回归模型、人工神经网络模型等多种统计预报模型；
（4）计算预报精度：通过对比实际降水观测和不同预报方法的预测结果，评估季节极端降水的潜在可预报性，确定最优预报方法。
4.研究技术路线
（1）数据处理：收集中国地区适用的降水、气温等气象资料，对数据进行预处理，建立高质量的数据集；
（2）极端降水的分类标准和计算方法：结合中国地区气候特征和实际需求，确定合适的极端降水分类标准，建立极端降水事件的计算方法；
（3）大气环流和极端降水的关系研究：分析气候变化对大气环流和极端降水的影响，探讨分析环流因素及其变化规律的方法；
（4）统计预报模型的建立：以中国地区某平均气温和极端降水过程为例，建立回归模型、人工神经网络模型等多种统计预报模型；
（5）计算预报精度：通过对比实际降水观测和不同预报方法的预测结果，评估季节极端降水的潜在可预报性。
5.研究成果与意义
本研究旨在探讨中国季节极端降水的潜在可预报性及统计预报方法，预计取得以下成果：
（1）确定适用于中国季节气候和地理环境的极端降水的定义和分类标准，建立极端降水事件的计算方法；
（2）探讨大气环流与极端降水的关系，分析可能影响季节极端降水的环流因素及其变化规律；
（3）建立针对中国季节极端降水的统计预报模型，包括回归模型和机器学习模型；
（4）通过对比验证预测精度，评估季节极端降水的潜在可预报性。本研究对于提高中国季节极端降水的预测精度和减少相关灾害具有重要意义。