采用爬虫获取河南省18个市的降水过程，基于pyechats中的map和timeline进行动态可视化展示降雨过程的分布情况。

准确及时的每月降雨量预报是水文研究等科学界面临的主要挑战，例如河流管理项目和洪水预警系统的设计。 支持向量回归（SVR）是一个非常有用的降水预测模型。 本文提出了一种新的并行协同进化算法，基于遗传算法和粒子群优化算法SVRGAPSO的并行协同进化，可以确定SVR在降雨预测中的合适参数，用于月降水预测。 并行协同进化算法的框架是同时迭代两个GA和PSO种群，这是GA和PSO种群之间进行信息交换以克服过早的局部最优的一种机制。 我们的方法采用混合PSO和GA，通过并行协同发展来获得SVR的最佳参数。 所提出的技术可用于降雨预报，以测试其概括能力并与几种竞争技术进行比较评估，例如其他替代方法，即SVRPSO（带PSO的SVR），SVRGA（带GA的SVR）和SVR模型。 实证结果表明，SVRGAPSO结果具有较好的泛化能力，在降雨预报中具有最低的预测误差值。 SVRGAPSO可以显着提高降雨预报的准确性。 因此，SVRGAPSO模型是降雨预报的有希望的替代方法。

采用基于均生函数逐步回归的正交化筛选建模方法剥柳州市1935～1976年的年降雨量序列进行拟合计算，并由所得的线性回归模型对1977～1982年降雨量进行预测。结果表明该方法拟合效果良好，并有一定的预测能力。

4.4 最大半小时降雨量 SWAT 需要最大半小降雨量来计算径流峰值。当模型输入为日降水量时，最 大办小时降雨量根据月平均最大半小时降水数据和三角形分布来计算。当有地表径 流产生时，该日的最大半小时降水也相应生成。 4.4.1 月最大半小时降雨量 对于每一个月，用户提供在整个数据周期内的最大半小时降雨量，这些极值 用来计算代表性月最大半小时降水分数。 在计算每一个月最大半小时降水分数之前，通过计算三个月的均值来平滑最 大半小时降水量： 3 )1(5.0)(5.0)1(5.0 )(5.0 monxmonxmonx monsm RRR R 4.4.1

基于降雨量预测岩溶隧道施工掌子面涌水量的神经网络模型构建及软件开发.pdf

广州市2010-2017年降雨量等值线图.zip

使用python爬取天气网的数据，并将数据打印出来，主要数据为各个省会城市的降雨量，可以根据具体需求更改。本资源适合新手小白和在校学生，使用前请务必查看说明文档 #资源达人分享计划#

这项工作旨在量化发生的概率并估计气象干旱（降水）的重现期。 为了估算气象干旱的重现期，使用了按时间顺序排列的每月降雨量。

1961-2005年广西各县逐年降雨量统计表 按每年各县的降雨量统计的，未细分到月、日

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