基于1960-2012年我国8个区域310个站点的夏季逐月降水数据，采用趋势特征指数、M-K检验和空间差值等方法，分析我国夏季降水的时空分布特征。研究发现：从时空分布看，1960-2012年，长江中下游、华南、西北地区和青藏高原地区夏季降水量呈上升趋势，其中，长江中下游和西北西部地区夏季降水量显著增加，两个地区均在1990年代夏季降水量增加最多；东北、华北和西南地区夏季降水量呈下降趋势，从东北到西南一线，夏季降水出现了一条明显的倾向率负值带，其中，东北和华北地区夏季降水量减少最显著，东北地区夏季降水量在2

井点降水施工工艺.ppt

利用1999―2009年安徽省淮河以南地区60个县市站夏季逐日降水资料和安庆市探空站逐日资料,研究了中低层不同风向配置下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以3种不同预报对象及相应的预报因子分别采用神经网络和线性回归方法设计6种预报模型对观测资料进行逼近和优化,从而实现空间降尺度.分析对比6种预报模型46站逐日降水量的拟合和预报效果,结果表明:采取相同的预报对象及预报因子的BP神经网络模型在拟合和预报效果上均好于线性回归模型,可见夏季降水场之间以非线性相关为主;神经网络模型预报结果同常用的Cressman插

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甲子流域维持了流域上游和下游地区数百万人的生计。 人们依靠季风降雨从事农业生产，水力发电和其他生计活动。 预计气候变化将对其环境产生严重影响。 为了减少灾害的不利影响并更好地了解气候变化对可持续发展的影响，在这方面必须采取主动行动。 通过分析过去的气象趋势和未来的气候预测，可以使我们对预期的事情以及如何做好准备和管理可用资源有一种感觉。 在本文中，我们使用了高分辨率气候模型，即“提供影响研究的区域气候”（PRECIS），以预测科希河流域未来的气候情景，以进行影响评估。 模型预测中的量化不确定性（QUMP）模拟的三个输出已用于预测未来的气候。 这些模拟是根据IPCC SRES A1B排放情景，使用Hadley中心耦合模型（HadCM3）从17个成员的扰动物理集合（PPE）中选择的。 对2011-2040年（不久的将来），2041-2070年（本世纪中叶）和2071-2098年（遥远的未来）三个时间段的未来预测进行了分析。 尽管存在定量的湿偏和冷偏，该模型仍能够很好地解决季节性模式。 该模型预测在不久的将来降雨将减少，到本世纪末逐渐增加。 预计的降雨变化是不均匀的，在南部平原和中部山区有所

1. 中国气候资料日值数据集 V3.0 包含 1951年—2019 年间气温、气压、风向风速、降水、蒸发、相对湿度、地面气温、日照时数等气象要素，压缩包大小 1.99 G，解压缩后文件大小 22.6 G； 1. 文件夹内包含气象资料日值数据集配套中国主要气象站站点 shp 数据。

基于加权马尔可夫链的降水预测应用研究.pdf

人工智能-短期降水预报BP神经网络预报方法研究.pdf

1951-2020年中国气象站逐日降水数据，包含txt格式的原始数据和已处理成一个年份单独一个excel文件，收集收集与整理不易，有需要可以下载~