简介：

简介：气象预测是现代世界最重要和最有挑战的问题，准确的气象预测常需要使用比较先进的方法和计算机模型。本文分析了数据挖掘方法在气象预报中应用的国内外研究现状，简要介绍了目前在大气科学领域应用的一些数据挖掘方法的相关概念、原理和特点，综述了数据挖掘方法在气象预报中的最新应用研究进展，讨论了这些数据挖掘方法在气象预报中的优缺点。最后指出了当前基于数据挖掘方法的气象预报技术存在的一些困难，并对未来的研究重点和和发展趋势进行展望。

简介：简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。

简介：针对目前浙江省相当多的科技论文作者对参考文献的标引不够重视这一现象,强调指出:参考文献在科技论文中发挥着不可替代的重要作用,不容忽视;呼吁广大的气象科技论文作者应进一步增强标引参考文献的意识,同时提出了努力提高科技论文中参考文献质量的有效措施.

简介：介绍当前庆典市场的基本情况，分析以往气象部门开展庆典存在的问题，探讨气象部门开展庆典工作的优势和劣势，认为气象部门建立系统化的经营管理模式，打造庆典“品牌”，能更好地利用优势，提高竞争能力，赢得市场，增加收入。

简介：数据挖掘（DataMining）是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。数据挖掘的目的在于提高市场决策能力、在过去的经验基础上预言未来趋势等。例如，超市可以通过分析其原始交易数据，得出某几种商品销售量之间的相互关系，然后作出决策，比如将方便面与火腿肠摆放在一起，达到促进销售的目的。

简介：IPCC第一工作组（WGI）第四次评估报告（AR4）已于2007年2月2日公布（http：//ipcc-wg1.ucar.edu/wg1/wg1-report.html）。我们对报告所引用的参考文献，主要针对论文第一作者是海外华人和大陆作者的情况，进行一些初步统计。对海外华人和大陆作者的判断，以论文标注的所属第一单位为准。

简介：任何从自然环境（湖泊、石笋、树轮等）和人文记录取得的古气候代用资料都需要尽可能地与由不同途径得到的气候记录（包括器测、人文记录）进行对比，以进一步确认这些代用记录的气候含义解释的正确性和测量、推演数据的准确性，以及时间刻度的准确无误等，这是确认科学记录的一个不可免去的步骤。笔者认为，

简介：气候变化是国际社会普遍关心的重大全球性问题,涉及自然生态环境、经济可持续发展、国家利益及政策制定等多方面问题。气候变化与经济的跨学科研究始于20世纪90年代,随着全球变暖的加剧,气候变化问题日益突出,不仅表现为对自然生态环境的影响,如海岸带和海洋生态系统破坏.