山东烟台地区1956—2020年降水量变化特征分析

依据烟台市1956—2020年11个气象站点逐月降水量资料，采用线性趋势方法、Mann-Kendall法、Morlet小波分析和R/S法等方法，分析了烟台市65年来降水演变特征。结果表明：烟台市多年平均降水量为643.0 mm,中位数为642.9 mm,年降水量波动幅度较大，最大降水量(1 166.36 mm)为最小降水量(389.62 mm)的2.99倍；总体呈下降趋势，年下降率为16.34 mm/(10 a);夏秋两季降水量变化趋势与年降水一致。Mann-Kendall突变分析可知，在α=0.01的显著水平下，年及夏季降水量只有1972年、2006年发生突变，且突变后降雨量都减少了；小波分析显示年及春季、夏季及秋季降水量存在显著的4～7 a的短周期和17～27 a的长周期变化，冬季无显著的周期变化；R/S法分析显示年际以及春、夏、秋三季降水量继续维持原来的下降趋势，冬季降水量Hurst指数H(0.471)<0.5,则具有反持续性，即冬季降雨量呈弱减少趋势，与趋势分析结论相反，即冬季降水量未来呈不稳定变化趋势；且由V统计量可知年及四季降水量序列均具有周期型循环特征，降水量趋势维...     

基于深度学习对茅台机场降水量预测的研究

强降水等恶劣天气对于民航的正常运行有着极大的危害，降水量的准确预测有助于民航等企业安全稳定运行。通过对机场跑道自动气象观测系统（AWOS）收集的降水时序数据进行预处理，为深度学习提供训练和测试的样本集，然后分别构建长短期记忆模型（LSTM）和时序卷积网络（TCN）模型，实现对未来1～3 h降水量的预测，并对两个模型的预测精度进行比较分析。结果表明,TCN模型的预测效果优于LSTM模型。其中，对未来1～3 h降水量的预测中，TCN模型的R2分别为0.96、0.91和0.86。