随机森林模型在北京汛期降水预测中的应用分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

1. 研究目的

本研究旨在利用随机森林模型对北京汛期降水进行预测，并探讨其在实际应用中的可行性和有效性。

具体目标包括：1.收集整理北京地区历史汛期降水数据、气象要素数据等相关资料，并进行数据预处理和分析。

2. 本选题国内外研究状况综述

1. 国内研究现状

近年来，国内学者在降水预测方面开展了大量研究，取得了一系列成果。

在应用传统统计模型方面，自回归滑动平均模型(arma)、自回归条件异方差模型(arch)等被广泛应用于降水量预测。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以北京市为研究区域，收集整理相关的历史汛期降水数据、气象要素数据等，并选择合适的特征变量，构建基于随机森林模型的北京汛期降水预测模型，并对模型进行训练、优化和评估。

具体研究内容如下：1.数据收集与预处理：a.收集北京地区近年来（至少10年以上）的汛期（6月1日至9月30日）逐日降水数据、气象要素数据（包括但不限于气温、气压、湿度、风速、风向等）。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法，以数据驱动为导向，利用python等编程语言实现数据处理、模型构建和结果分析。

具体步骤如下：1.数据收集和预处理：收集北京市历史汛期降水数据、气象要素数据等，并进行数据清洗、缺失值处理、数据标准化等预处理操作。

2.特征工程：对预处理后的数据进行特征提取和筛选，构建特征变量集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将随机森林模型应用于北京汛期降水预测，探索其在该领域的适用性和有效性，为提高北京汛期降水预测精度提供新的方法和思路。

2.结合北京地区的气候特点和降水规律，选取合适的特征变量，并对模型参数进行优化，构建针对性强、预测精度高的北京汛期降水预测模型。

3.对模型预测结果进行深入分析，揭示不同降水量级下的预测效果差异，以及模型预测能力的时空分布特征，为防汛减灾提供更加精细化的决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙宁, 刘家宏, 谢永坤, 等. 基于随机森林的北京地区夏季日降水概率预测[j]. 高原气象, 2022, 41(4): 835-846.

[2] 冯佳睿, 蔡晓奕, 李星, 等. 基于随机森林模型的北京地区汛期降水预测[j]. 水文, 2021, 41(3): 13-20.

[3] 王静, 郭锐, 魏俊, 等. 基于随机森林模型的北京地区极端降水预报[j]. 气象, 2020, 46(11): 1462-1470.