数学建模气温预报问题
雨量预报分析的评价模型 数学建模
精心整理雨量预报分析的评价模型一、摘要我们将FORECAST文件夹中的数据按日期先后顺序导入Matlab，建立53×47×164的三维矩阵rain1和rain2；把MEASURING文件夹中的数据以同样方法导入91×7×41的三维矩阵temp中，然后建立循环将temp矩阵中每一层的后4列提取，另存入一个91×164的rain3矩阵；在命令窗中直接导入预测点的经度和纬度存入矩阵lon和lat 中，导入实测点的经度和纬度存入矩阵lon1和lat1中，并对其作图，得到实测点和预测点的经纬度图。
6 911niavgn==，，平均误差为度（H。
准确度越高，83.11%，二、问题重述雨量预报对农业生产和城市工作和生活有重要作用，但准确、及时地对雨量作出预报是一个十分困难的问题，广受世界各国关注。
我国某地气象台和气象研究所正在研究6小时雨量预报方法，即每天晚上20点预报从21点开始的4个时段（21点至次日3点，次日3点至9点，9点至15点，15点至21点）在某些位置的雨量，这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53×47的等距网格点上。
同时设立91个观测站点实测这些时段的实际雨量，由于各种条件的限制，站点的设置是不均匀的。
气象部门希望建立一种科学评价预报方法好坏的数学模型与方法。
气象部门提供了41天的用两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。
预报数据在文件夹FORECAST中，实测数据在文件夹MEASURING中，其中的文件都可以用Windows系统的“写字板”程序打开阅读。
i>_dis2，例如点开始的连续4……(1)(2)12.1—25三、名词和符号说明L1L2L3L4为行的2491×164矩阵，对于91观测站点41天的实测值做同样的处理，构造成91×164的矩阵。
这样，繁琐的数据经过预处理后就整理成了三个矩阵。
由于观测站点相应位置没有两种预测方法对应的预测值，无法直接进行评价，我们采用了三次样条插值的方法进行插值预处理，到了91个观测站点两种预测方法的相应时刻的预测值，然后将两种预测方法雨量预测值与雨量实测值进行比较，从而判断出两种预测方法的准确性。
数学建模在气候变化中的应用研究
数学建模在气候变化中的应用研究气候变化是当今世界面临的重要问题之一，对人类社会和自然生态系统都带来了巨大的影响。
为了更好地理解和应对气候变化，数学建模成为了一种重要的工具和方法。
本文将通过数学建模在气候变化中的应用研究进行探讨。
一、背景介绍气候变化是指长期时间尺度上地球气候系统的变化，通常涉及气温、降水量、风速等气象要素的变化。
气候变化对农业、水资源、生态环境等各个方面都产生了直接或间接的影响，因此，研究气候变化的规律对于人类社会的可持续发展至关重要。
二、数学建模在气候变化研究中的应用1. 气候模型气候模型是研究气候系统的数学模型，通过对大气、海洋、陆地等要素的数学描述，模拟和预测气候变化的趋势和规律。
气候模型可以帮助科学家们更好地理解气候变化的机制，为政策制定和应对气候变化提供科学依据。
2. 气象预测气象预测是指通过数学模型对未来一段时间内的天气进行预测，并提供相应的天气预报。
气象预测可以借助物理模型、统计模型等方法，结合大量的观测数据和历史记录，通过数学计算得出未来天气的可能情况，帮助人们做出相应的应对措施。
3. 气候变化趋势分析通过对历史气象数据的分析和数学统计方法的运用，可以研究气候变化的趋势。
例如，通过分析近几十年的气温数据，可以发现气候变暖的趋势。
这种趋势分析对于预测未来的气候变化有一定的参考价值，为制定应对措施提供依据。
4. 碳循环模型碳循环模型是研究碳在地球大气、生物圈和海洋之间转移和转化过程的数学模型。
其中，碳的释放和吸收对气候变化有着重要的影响。
通过建立碳循环模型，可以模拟和预测人类活动对碳排放和吸收的影响，进而评估和解决气候变化问题。
三、数学建模在气候变化中的挑战和展望1. 数据不确定性气候系统涉及到多个复杂的要素和过程，其中的数据不确定性是数学建模的一个重要挑战。
不同数据来源的差异、观测误差等都会导致数据的不确定性，这也对数学模型的准确性和稳定性提出了更高的要求。
2. 系统复杂性气候系统是一个高度复杂的系统，其中包括了大气、海洋、陆地、生物等多个相互作用的要素和过程。
数学建模在气候变化中的应用
数学建模在气候变化中的应用气候变化是当前全球关注的重要议题之一。
气候变化对人类社会和自然环境带来的影响日益显著，解决气候变化问题已成为当前亟待解决的挑战。
在这个过程中，数学建模被广泛应用于气候变化的研究与预测。
本文将探讨数学建模在气候变化中的应用。
一、数学建模在气候变化预测中的应用气候变化预测是了解未来气候变化趋势的重要手段之一。
数学建模通过分析大量的气象数据，运用统计学和概率论等数学方法，构建出一系列气候变化模型。
这些模型可以预测未来的气候变化趋势，为政府和科研机构提供科学依据，以制定相关的政策和对策。
二、数学建模在气候系统分析中的应用气候系统是指地球大气层、水域和陆地等相互作用的巨大系统。
数学建模可以对气候系统进行分析和研究，揭示其内在的关联和变化规律。
通过建立气候系统模型，科学家可以模拟和研究不同因素对气候变化的影响，从而更好地了解气候系统的运行机制，为应对气候变化提供科学依据。
三、数学建模在气候数据分析中的应用气候数据是理解和研究气候变化的基础。
数学建模可以帮助科学家对大量的气象观测数据进行分析和处理，从中提取出有用的信息。
通过建立数学模型，可以对气象数据进行趋势分析、周期性分析、空间分析等，进而探索气候变化的规律和特点。
四、数学建模在气候影响评估中的应用气候变化对社会经济和生态环境都产生重大影响。
数学建模可以用于气候影响评估，通过构建模型，预测气候变化对各个领域的影响程度。
例如，可以评估气候变化对农作物产量、自然生态系统、能源消耗等方面的影响，为决策者提供科学的决策依据。
五、数学建模在气候变化应对策略中的应用面对气候变化带来的挑战，制定科学合理的应对策略非常重要。
数学建模可以为应对气候变化制定策略提供支持。
通过建立模型，科学家可以评估各种气候变化应对策略的效果，帮助决策者制定合理的政策和行动计划。
六、总结数学建模在气候变化中的应用为我们提供了重要的工具和方法，有助于解决气候变化问题。
通过数学模型的构建和应用，可以对气候变化进行预测、分析和评估，为科学决策提供科学依据。
数学建模小论文 正弦函数与气温曲线图
数学建模小论文·正弦型函数与气温变化曲线原问题：从教材上的一道习题（人教B版必修四P71—7）谈起如图所示,某地一天从6时至14时的温度变化曲线近似满足函数y=Asin(ωx+φ)+b,其中A＞0,且函数在6时与14时分别取得最小值（最低温度）和最大值（最高温度）.(一)对原题的解答【对应作业2.1】由图像可直接得到:最低温度为10℃,在6h时达到,最高气温为30℃,在14h时达到;这段时间的最大温差为30-10=20℃.T(周期)=16h.根据y=Asin(ωx+φ)+b,A=10,b=20;又ω=2π/T,解得ω=π/8.由x=10时为中心对称点得2πk=π8∙10+φ解得φ=3/4∙π故,此图象拟合为正弦型函数后表达式为y=10sin(8/π∙x+3/4∙π)+20(二)日气温变化规律与其科学依据【对应作业中2.1&2.2】北京每小时天气预报（12-06及12-07）12-06 00:00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 2℃1℃0℃-1℃-1℃-2℃-2℃-3℃-2℃09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:000℃3℃5℃8℃9℃11℃10℃8℃6℃18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:006℃5℃4℃4℃3℃2℃12-07 00:00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00散点图象：拟合曲线方程：y=7sin(π12∙x−8.8)+4拟合图：图像分析与科学依据：图像可得每日的最高温出现在14:00，不是12:00；最低温出现在6:00附近(日出前)。
天气的冷热，主要决定于空气温度的高低，而影响空气温度的主要因素，是由太阳辐射强度所决定的。
但是，太阳光热并不是直接使气温升高的主要原因。
全国大学生数学建模竞赛优秀论文选之雨量预报方法的评价2
雨量预报方法的评价摘要本文首先对两种雨量预报方法做出准确性的评价。
对位于东经120度、北纬32度附近的整个研究区域以及产生雨量的各种因素进行仔细分析之后，利用已知网格点降雨量的预报数据，进行合理的二维插值计算，从理论上得出非网格点降雨量的预报值；然后将这些理论值和各个观测点降雨量的准确值，经过求解得出两个方案在各个预报时段的偏差；在得到了偏差之后，利用偏差的平方和描述总的偏离程度，对每个时段进行权值的比较，再对两个方案进行多层次分析，从而做出权重的比较，最后利用MALTAB 等数学软件，得出两个方案的总偏差分别为：.0；方案一：928523.0；方案二：998061由此说明，就气象部门对该地区雨量预报的准确度来说，方案一优于方案二。
在此基础上，我们又加入公众对雨量分级预报的感受度等因素，把对该地区降雨量的研究从定量的方法转换成定性的方法。
对各个观测点实测的降雨量和理论降雨量相互对比，得到了各个观测点在每个时段的预报准确度，再利用多层次分析法得到了两个预报方案各自总的准确度为：.0；方案一：940791.0；方案二：997773由此说明，加入公众对雨量分级预报的感受度等因素之后，雨量预报方案二的准确度大于方案一的准确度。
因为在每个公众的心里，对各个时段预报的准确度有着不一样的权重，因此就需要对各个时段预报等级的准确度有不一样的预报要求。
我们在模型求解中提出了漏报率、空报率、错报率以及恶劣天气错报率，从而计算出两个预报方案各自对公众生产和生活的影响，综合得出它们的两个方案各自失误指数：方案一的综合失误指数：0.00060521；方案二的综合失误指数：0.000487213由此可以知道两种预报方法在失误方面差别不大，说明他们都具有良好的科学性，只是相对而言，第二种预报方法的失误方面稍微小一点。
关键词准确度多层次分析漏报率空报率恶报率一、问题的重述雨量预报对农业生产、城市工作和生活都有重要作用，但准确、及时地对雨量作出预报是一个十分困难的问题，广受世界各国关注。
预测气候变化的数学模型
预测气候变化的数学模型气候变化是目前人类所面临的最大挑战之一。
由于各种人为和自然因素的影响，地球的气温、降雨量、海平面等都发生了明显的变化。
这些变化对人类的生活和经济产生了巨大的影响，因此掌握气候变化规律并进行科学预测是很有必要的。
而数学模型正是一种可以用来解决这个问题的工具。
数学模型是一种通过建立数学公式来表示各种现象的方法。
在气候变化的研究中，数学模型可以描述大气、海洋、陆地等各种环境要素之间的相互作用关系。
通过利用这些关系，我们可以对气候变化进行科学预测，并制定相应的应对措施。
数学模型的关键是要确定好具体的变量和参数。
在气候预测中，这些变量和参数有很多，如大气压力、海洋温度、水汽含量、地表反照率等。
为了确定这些变量和参数的值，需要进行大量的数据分析和实验验证。
在这个过程中，统计学和数据挖掘技术的应用非常重要，它们可以帮助我们找到潜在的关键变量和参数，并提高模型的准确性和可靠性。
数学模型的另一个重要的方面是模型的假设和误差分析。
在实际预测中，气候变化的影响因素非常复杂多样，因此进行模型假设和误差分析非常关键。
这些分析可以使我们更好地理解模型的限制和局限，并且帮助我们制定更加可靠的预测结果。
最后，数学模型的应用需要具有工程意义的实际结果。
在气候预测中，具体的结果包括温度和降雨量的预测，海平面上升的速度预测，生态系统变化预测等。
这些结果对于制定策略和决策非常重要，并且需要结合各种政策和经济因素进行综合考虑。
总的来说，数学模型是一种十分重要的工具，可以帮助我们更加深入地理解气候变化以及其对人类的影响。
虽然目前的数学模型还存在一些局限和不确定性，但是通过不断改进和完善，我们有望建立更加准确和可靠的模型，为应对气候变化提供更加有效的科学依据。
基于数学建模的全球气候预测
响，同时，也会让相关的会计人员在职业发展的过程中，不断
促进职业能力的培养，有利于达到新的高度，与此同时，还可 以更好地想高层次的提高企业内部的审计控制。在今后的工作 过程中，把工作的重心转移到会计电算化岗位的责任制上，不 断地加强内部调整工作的机制，同时还可以制定相关的策略进 行有效的改革。要深入研究会计审计的策略积极的发挥会计审 计工作的控制作用，利用这样的快捷方式可以有效地缓解工作 人员的工作量，有利于减少工作人员的工作压力，更好地促进 工作的完成，找到正确的渠道，并且学会充分的利用，从而更 好地促进企业内部审计工作的开展。
表示该类数据所给的权重， y 表示需拟合的目标特征值。分别
以全球平均气温和降雨量为目标特征值，CO2浓度、SST和人口 数为自变量，将1960至2018年的数据带入多元.901+ 7.851×10−3 = −1.703 + 3.63×10−2 x1
x1 −
的影响[J].清华大学学报(自然科学版),2020(2):162-170. [2] 郑天天.气候变化的经济影响研究综述[J].气象科技进展,2019
(4):18-21. [3] 李昌浩,阎路,周正一.关于二氧化碳与温室效应的不同观点[J].华
电技术,2017,39(9):71-72,75,79.
（上接第9页）
+1.445x2 − 8.189 ×10−12 x3 1.939 ×10−1 x2 − 6.81×10−11
x3
同时，基于对本文非稳态数据类别，对 CO2 浓度、SST 和人口数量变化进行分析后，选择采用用自回归移动平均 （ARIMA）时间序列模型对其未来25年值进行预测，以用于气 候变化的预测。ARIMA数学形式表示为：
温度随时间变化的数学建模代码
温度随时间变化的数学建模代码【1】介绍温度随时间变化的数学建模背景随着全球气候变化和环境保护意识的提高，温度随时间的变化已成为学术界和公众关注的热点问题。
为了更好地理解和预测温度变化，数学建模作为一种重要的手段被广泛应用于气象、环境等领域。
本文将简要介绍如何利用数学建模方法构建温度随时间变化的模型，并给出相应的代码实现。
【2】编写代码实现温度随时间变化的数学模型我们以一维线性温度模型为例，假设温度T随时间t的变化率为线性关系，可以得到以下微分方程：dT/dt = -a*T + b其中，a和b分别为模型的参数，表示温度下降的速率和温度达到平衡后的值。
为了解这个方程，我们可以采用常微分方程的数值解法。
以下是用Python编写的一段代码，实现了这个模型：```pythonimport numpy as npdef temp_model(t, params):a, b = paramsreturn b - a * tdef solve_temp_model(t_end, params, dt=0.01, num_steps=1000): t = np.arange(0, t_end, dt)T = np.zeros_like(t)T[0] = temp_model(t[0], params)for i in range(1, len(t)):T[i] = temp_model(t[i], params)return t, T# 参数设置a, b = 0.01, 20t_end = 100dt = 0.01# 求解模型t, T = solve_temp_model(t_end, (a, b))# 绘制温度曲线import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(t, T)plt.xlabel("Time (s)")plt.ylabel("Temperature (C)")plt.title("Temperature vs Time")plt.show()```【3】代码解释与分析上述代码首先定义了一个函数`temp_model`，用于计算给定时间t和参数a、b下的温度值。
数学建模在气候变化模拟中的应用研究
数学建模在气候变化模拟中的应用研究气候变化是当前全球面临的重大挑战之一，对人类社会和自然环境都产生了广泛而深远的影响。
为了更好地理解和预测气候变化的趋势和影响，数学建模成为了一种重要的工具和方法。
本文将探讨数学建模在气候变化模拟中的应用研究，并介绍其中一些常用的数学模型。
一、引言气候变化对全球各个领域带来了重大挑战，包括环境、农业、能源等多个领域。
为了有效地应对这些挑战，我们需要深入了解气候系统的运行机制以及气候变化的趋势。
而气候系统的复杂性使得传统的实验方法难以满足需要，这时数学建模就能够发挥重要的作用。
二、数学建模在气候变化模拟中的应用1. 气候系统模型气候系统是一个巨大、复杂的系统，其中包括大气、海洋、陆地、冰盖等多个要素。
数学建模通过将这些要素和它们之间的相互作用表示成方程组，来模拟整个气候系统的运行。
常用的气候系统模型包括全球气候模型(GCMs)、区域气候模型(RCMs)等。
这些模型可以帮助我们理解气候系统的物理过程，并对未来的气候变化进行预测。
2. 温室气体排放模型温室气体排放是导致气候变化的重要因素之一。
数学建模可以帮助我们估计不同活动和经济发展路径下的温室气体排放量，并预测未来的排放趋势。
这样的模型可以为政策制定者提供科学依据，制定减排政策和措施。
3. 气候变化影响评估模型气候变化将对人类社会和自然环境产生广泛影响。
数学建模可以帮助我们评估气候变化对农业、水资源、生态系统等方面的影响。
通过建立合适的模型，我们可以更好地理解和预测这些影响，并提出相应的适应措施。
三、数学模型示例1. 基于物理模型的数学模型基于物理模型的数学模型是指通过建立描述气候系统物理过程的方程组来模拟气候变化。
例如，通过著名的Navier-Stokes方程可以描述大气和海洋的运动规律。
这样的模型能够准确地模拟气候系统的运行，但计算复杂度较高。
2. 统计模型为了处理气候系统的复杂性和不确定性，统计模型成为一种常用的方法。
气象资料的分析与预测问题建模
气象资料的分析与预测问题建模一、引言气象资料的分析与预测问题建模是指利用气象数据进行分析和预测，以提供准确的天气预报和气候变化预测。
本文将详细介绍气象资料的分析与预测问题建模的标准格式，包括背景介绍、数据收集与处理、问题建模、模型评估与优化等方面。
二、背景介绍气象是研究大气现象和天气变化规律的科学，对人类的生产生活具有重要影响。
气象资料的分析与预测问题建模是为了更好地理解和预测天气变化，以便提供准确的天气预报和气候变化预测。
通过建立合适的模型，可以对气象数据进行分析和预测，帮助人们做出科学决策。
三、数据收集与处理1. 数据收集气象数据的收集包括观测站点的布设、气象仪器的使用和数据记录等。
观测站点的选择应考虑地理位置、气候条件和数据需求等因素。
气象仪器的使用应确保数据的准确性和可靠性。
数据记录应按照统一的格式和时间间隔进行，以便后续的分析和预测。
2. 数据处理气象数据处理是指对原始数据进行清洗、校正和整理等操作，以提高数据的质量和可用性。
清洗过程包括去除异常值、修复缺失值和纠正错误等。
校正过程包括对数据进行校正和校验，以确保数据的准确性和一致性。
整理过程包括对数据进行整理和转换，以便后续的分析和预测。
四、问题建模问题建模是指根据实际需求，将气象数据转化为数学模型，以便进行分析和预测。
问题建模的关键是选择合适的模型和算法，并根据实际数据进行参数估计和模型验证。
常用的问题建模方法包括统计分析、机器学习和人工智能等。
1. 统计分析统计分析是指利用统计学方法对气象数据进行分析和预测。
常用的统计分析方法包括回归分析、时间序列分析和空间插值等。
回归分析可以用来建立气象因素之间的关系模型，以预测未来的天气变化。
时间序列分析可以用来分析气象数据的周期性和趋势性，以预测未来的气候变化。
空间插值可以用来推断未观测地点的气象数据，以补充观测站点的不足。
2. 机器学习机器学习是指利用计算机算法对气象数据进行分析和预测。
常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和决策树等。
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2013年青岛滨海学院数学建模竞赛赛题A
1
A:气温预报问题
气温预报是天气预报的基本内容，涉及复杂的大气动力和热力过程，一般需要高性能
计算机进行大规模数值计算才能完成。其实，在不考虑降水的情况下气温变化问题有其规
律可循。请尝试用数学建模方法对给定陆地区域[东经90-120度，北纬30-50度]（见图1）
上的气温预报问题进行探讨。具体问题如下：
(1) 不考虑风的影响，请根据所给的地形数据（见表1）和日照情况建立模型计算
春分当日该区域上日最高气温分布图。
(2) 春分次日有一股冷空气南侵，入侵时刻约为春分日最高气温发生前2小时。冷
空气平均温度约-10℃，平均风速约6米/秒。请对冷空气入侵过程建模以预报
该区域上当日最高气温分布图。
图1：所考察的典型区域
表1：区域地形表
E90 E92.5 E95 E97.5 E100 E102.5 E105 E107.5 E110 E112.5 E115 E117.5 E120
N50 2680 2220 1780 1630 1350 1130 870 685 910 1150 970 740 640
N47.5 1840 1400 1500 1200 900 1090 870 670
N45 1000 1550 1500 1230 1070 980 650
N42.5 1150 2220 2600 1420 1200 1050 530 220
N40 1300 3500 2000 1370 1180 600 5
N37.5 2560 3700 3330 2170 1340 810 120 0
N35 4200 4500 3300 2100 960 330 0
N32.5 4900 3800 3260 3130 1300 230 195 130
N30 4800 2880 1700 1370 3000 3300 2120 1250 680 130 400 480 390
注：E代表东经，N代表北纬(单位为度)，表中数值是以米为单位的海拔高度。