摘要
低温灾害作为一种常见的气象灾害，对聊城市的农业生产、交通运输和人民生活等方面造成严重影响。
准确预测低温事件，对于减轻灾害损失，保障社会经济可持续发展具有重要意义。
本文回顾了国内外低温预报方法研究现状，阐述了聊城市低温天气形成机理，并对基于统计回归、机器学习等方法的低温预报模型进行了综述，最后探讨了聊城市低温预报方法未来发展趋势。
关键词：低温预报；聊城市；统计回归；机器学习；数值预报
低温是指气温显著低于常年同期值的现象，常导致作物冻害、交通中断等灾害。
聊城市地处鲁西平原，属于温带大陆性季风气候，冬季寒冷干燥，易受强冷空气影响，发生低温灾害。
准确的低温预报对于聊城市农业生产和防灾减灾至关重要。
低温预报方法主要分为三类：统计预报方法、数值天气预报方法和物理统计相结合的方法。
统计预报方法基于历史气象数据，利用数理统计方法建立预报模型；数值天气预报方法利用大气动力学方程，通过数值计算预测未来气象要素变化；物理统计相结合的方法则结合了两种方法的优点，以提高预报准确率。
近年来，随着机器学习技术的发展，其在低温预报领域的应用也越来越广泛。
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
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、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。
