1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义夏季降水是影响江淮地区农业生产、水资源管理和防灾减灾的重要气象因素。
准确预测夏季降水量，对于保障粮食安全、优化水资源配置、降低洪涝灾害风险具有重要意义。
因此，开展基于随机森林的江淮各省会城市夏季降水量预报对比分析研究，具有重要的理论价值和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述降水预报一直是气象学研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
近年来，随着机器学习技术的快速发展，其在降水预报领域的应用也越来越广泛。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容本研究拟收集江淮地区各省会城市近30年的气象观测数据，利用随机森林算法建立夏季降水量预报模型，并对比分析不同城市的预报效果。
主要研究内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集江淮地区各省会城市近30年的夏季（6-8月）逐日气象观测数据，包括降水量、气温、气压、湿度、风速、风向等。
对数据进行质量控制、缺测值插补等预处理，构建模型训练和测试数据集。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理:从中国气象数据网（http://data.cma.cn/）收集江淮地区各省会城市近30年的逐日气象观测数据，包括降水量、气温、气压、湿度、风速、风向等。
利用Python中的Pandas和Numpy库对数据进行清洗、缺失值插补、异常值处理等预处理，并划分训练集和测试集。
2.预报因子选取:利用Spearman秩相关系数分析夏季降水量与各气象要素之间的相关性，初步筛选出相关性较高的预报因子。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究区域的针对性:本研究聚焦于江淮地区各省会城市，针对性强，研究结果可为该地区夏季降水预报提供更精准的参考。
2.预报模型的对比分析:本研究不仅构建了各省会城市的夏季降水预报模型，还对不同城市的模型预报效果进行了对比分析，揭示了不同地区夏季降水预报的差异性，为制定更具针对性的预报方案提供依据。
3.结合特征重要性进行因子筛选:本研究结合随机森林算法的特征重要性评估方法，对预报因子进行筛选，提高了预报模型的精度和可靠性。
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. 段美荣,郭品文,王鹏飞,等.基于随机森林的淮河流域极端降水频率时空变化特征及预估[J].水资源保护,2023,39(01):30-37.
2. 陈爽,周建中,陈玲,等.基于随机森林模型的淮北平原夏玉米需水量预测[J].水土保持通报,2022,42(05):141-148.
3. 李洁,王兴,黄嘉,等.基于随机森林模型的江淮地区MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征研究[J].环境与健康杂志,2022,39(01):59-66.
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