摘要
长江流域夏季降水多变，对流域内农业生产、水资源管理和防灾减灾至关重要。
准确预测夏季降水对保障流域经济社会可持续发展具有重要意义。
传统降水预测方法通常依赖于物理模型，但由于大气系统的复杂性和非线性，其预测精度往往有限。
近年来，机器学习方法凭借其强大的非线性拟合能力和对高维数据的处理优势，在降水预测领域展现出巨大潜力。
本文综述了基于机器学习的长江流域夏季降水预测研究进展。
首先，介绍了降水预测相关的基本概念和研究意义；其次，梳理了国内外在该领域的最新研究成果，归纳了常用的机器学习模型、数据源和评价指标；第三，分析了不同机器学习模型在长江流域夏季降水预测中的应用效果和优缺点；最后，展望了未来该领域的研究方向和挑战，例如多源数据融合、模型可解释性增强和极端降水预测等方面。
关键词：长江流域；夏季降水；预测；机器学习；文献综述
长江流域是我国重要的经济和人口密集区，降水是影响该地区农业生产、水资源利用和生态环境的关键因素之一。
夏季降水量占全年降水量的50%以上，对防汛抗旱、水库调度和农业灌溉至关重要。
然而，长江流域夏季降水时空分布不均，年际变化大，极端降水事件频发，给流域内的防灾减灾和水资源管理带来了巨大挑战。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
