逐梦ruoxie
气象 当你漫步在郁郁葱葱的森林中，聆听百鸟鸣啭时，你会沉迷于其中。这时，你精心揣度，鸟类或许会教你一些什么。 科学家们研究证实，鸟类纷繁复杂的鸣叫，实际上正如人类说话唱歌一半，用以表达某种感情或沟通某些信息。比如呼朋引伴、母盼子归、对歌择偶，等等。有时候，鸟儿也会向勤劳的农夫通报农时，预测气象，聪明的人类自然心领神会。 我国古代，有“鸟鸣知四时”的说法。宋代诗人陆游的《鸟啼》诗云：“野人无时历，鸟鸣知四时。二月闻子规，春耕不可迟。三月闻黄鹂，幼妇悯蚕饥。四月鸣布谷，家家蚕上簇；五月鸣鸦舅，苗稚厌草茂。”在江西省的某些山区有一种鸟，每当二月来临时就呼唤：“春起来”。开始入夏时又叫道：“春去也。”在吉林省的长白山地，谷雨前后，布谷鸟又提醒人们“割麦插禾”；更有一种奇妙的惜春鸟，其声曰“莫摘花朵。”告诫人们毁坏花枝将无果实之获。 为了进一步了解农事气象与鸟的关系，我觉得能在农民伯伯那里得到答案，因为他们经常根据候鸟去来等安排农事。于是，我拿着纸笔，深入田间地头去拜访一些老农。 “人们不太欢迎乌鸦，因为乌鸦高亢苍劲的鸣叫，往往是大风来临的‘警笛’，乌鸦沙哑的叫，阴雨即将到来。”农人们如是说。 这些也都是流传至今的民间谚语：喜鹊早登门，是天气晴朗之兆；若是在枝丫间跳来跳去，低头乱叫，往往一日之内有阴雨天气。麻雀也是“晴雨表”。晨曦中群雀叽叽喳喳，当日多为晴天好天气；若它们缩头缩脑，吱吱长叫，往往晴转阴雨；傍晚提前进窗，并在窗边长生缓叫，预示当夜或来日有雨。喜鹊高筑巢，则将有大的水势。这些在民间广为流传的谚语都是在田间劳动数十年的老农告诉给我的。现在已经成为人们观察农事气象的准确“预报器”。 为了了解得更多，我带着探求新知的渴望打开了网络的大门，寻找更多的信息。 海边一些水鸟，在汛期到来之前，往往成群结队的飞往村屯附近，并大鸣不止，但如果在空中不断发出“唧唧”的叫声时，则说明近日晴好。 在印度，孔雀被奉为“神鸟”，不仅因其羽毛华丽，风姿优雅，而且还能给当地人预测天气。当有雨时，孔雀的“咪——呜”叫声变成“明哧——奥”，似乎在说：“雨快来啦！”雷雨和台风来临之际，孔雀又将狂叫不止。 通过一系列的调查，使我得出了“农事气象鸟先知”这一结论，鸟类对天气是很敏感的，他们不同的鸣叫声常和气象变化有着密切的关系。 
查找有关数据着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善，数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而，面对当今社会对高精度天气预报的需求，来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况，通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件，很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因，本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研，结合国家局下发的质量检验要求，为解决气象预报过程中遇到的实际问题，设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据，设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中，为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求，通过对现有的气象数据结构的分析，设计并实现了一套在大时间跨度下，具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现，将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力，且数据表现形式丰富而直观的，数据分析系统。通过该系统的应用，可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建，通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测，然后根据预测结果给出新的参考数据，作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明，本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能，也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。
