1. 本选题研究的目的及意义
随着全球气候变化和极端天气事件的频繁发生，对天气系统的准确识别和预测变得越来越重要。
传统的天气系统识别方法主要依赖于人工经验和数值模拟，存在着效率低下、主观性强等局限性。
近年来，深度学习作为一种强大的数据驱动方法，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，为天气系统自动识别提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在天气系统自动识别领域展现出巨大潜力，成为国内外研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习应用于天气系统识别方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对天气系统自动识别问题，重点研究以下内容:
1.天气系统数据集构建:收集和整理多源气象数据，包括卫星云图、雷达数据、数值预报产品等，构建包含多种类型天气系统的标注数据集，为深度学习模型训练提供数据基础。
2.深度学习模型设计与优化:研究和改进适用于天气系统识别的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，并针对天气系统数据的特点进行模型优化，提高模型的识别精度和效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与分析:深入调研国内外关于天气系统识别和深度学习应用的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建:收集和整理多源气象数据，包括地面观测数据、卫星云图、雷达数据、数值预报产品等。
利用气象领域知识和人工标注，构建包含多种类型天气系统的标注数据集，并对数据进行预处理，为深度学习模型训练提供高质量的数据基础。
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.多源气象数据融合:将地面观测数据、卫星云图、雷达数据、数值预报产品等多源气象数据进行融合，构建更全面、更准确的天气系统数据集，为深度学习模型提供更丰富的信息。
2.深度学习模型改进与优化:针对天气系统数据的特点，对现有的深度学习模型进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等技术，提高模型对天气系统特征的提取能力和识别精度。
3.模型可解释性研究:探索深度学习模型在天气系统识别中的决策过程，例如利用可视化技术分析模型对不同特征的关注区域，提高模型的可解释性和可信度。
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.黄勇，刘黎平，王鹏飞，等. 基于深度学习的雷达外推短临降水预报方法综述[J]. 气象科技进展，2020，10(4):57-66.
2.张灿，张京朋，薛峰，等. 基于深度学习的临近预报方法综述[J]. 气象学报，2021，79(5):838-855.
3.李雅雯，李星敏，郭锐，等. 基于深度学习的雷达回波外推临近预报方法研究进展[J]. 大气科学学报，2021，44(5):773-788.
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