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《解放军信息工程大学》 2009年
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基于数据仓库的气象干旱指标挖掘研究与实现

赵在宽  
【摘要】:河南作为一个农业大省,干旱对经济,特别是农业生产的影响很大。干旱程度是对农作物生长形势研判的一个重要指标。在河南农业气象研究中,主要利用土壤相对湿度干旱指标来判定干旱程度。它是在测量土壤湿度后,计算相对湿度所得。目前,河南省气象部门测量土壤湿度是采用人工取土烘干称重的方法,工作量大,频次少,不利于对农作物生长形势的判定及农气研究。 多年来,河南省气象部门积累了大量的气象观测数据。如何综合利用这些信息,进行土壤相对湿度判定,为河南农业发展服务,是气象服务工作中的一个急需解决的问题。本文对此进行了比较详细的研究与实践,主要研究内容和创新点如下: 1.分析了国内外数据仓库、数据挖掘技术现状和河南气象档案业务发展情况,根据河南实际情况和本文干旱指标挖掘研究需要,设计并初步建设了河南气象数据仓库。2.研究土壤相对湿度干旱指标的估测方法,首次利用BP神经网络和RBF神经网络分别对该指标进行了挖掘,形成了土壤相对湿度干旱指标挖掘模型,并利用模型对河南干旱情况进行了评估。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP311.13

【参考文献】
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