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人工干预气象因素的快速发展,使得人工干预气象因素的相关技术也随之得到了广泛应用,但目前对各种有力的数据支持研究还有一定的不足,那么使得人们并不能非常全面地了解云层,所以还需要更进一步的研究来破解这些大自然的疑难问题。本文对当前国内外人工干预气象因素的实际发展情况进行了分析。
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台风是一个涉及大量资料运算的自然界现象,因此,引入大数据分析技术有助于掌握台风的动态。本文尝试以大数据分析数据挖掘方法,利用多维度多角度的数据寻找关联性,从看似琐碎不相关的数据集合中挖掘对模型优化有用的因子,并使用机器学习中具有自我反馈学习的预测模型对最终结果进行预测。
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在全球气候变暖的背景下,台风强度与破坏力呈现明显增强的趋势,超强台风所占比例显著增多。特别是1995年以来,大西洋与东太平洋飓风活动显著增强,2005年美国“卡特里娜”飓风、2007年孟加拉国热带风暴“锡德”、2010年台风“凡亚比”等均造成了严重的人员伤亡和经济损失。
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