计算机研究 -基于聚类的浮动对比区历史回归人工增雨效果统计检验方法研究与应用.pdf

【计算机研究 -基于聚类的浮动对比区历史回归人工增雨效果统计检验方法研究与应用】 在当前全球水资源日益紧张的背景下，人工增雨成为缓解干旱、保障农业生产和社会发展的有效手段。人工增雨的基本原理是通过向云层投放特定物质（如冰晶种子或吸湿性核），刺激水汽转化为降水，从而提高云层的降水效率。根据云的微物理结构，人工增雨技术主要分为针对暖云和冷云的两种策略。 在实际操作中，评估人工增雨的效果是一项复杂任务，因为它涉及到对自然降水和人工增雨后降水差异的精确分析。传统的评估方法可能受到多种因素的影响，包括自然降水的随机性、对比区域选择的合理性等。因此，本研究提出了基于聚类的浮动对比区历史回归方法，旨在改进人工增雨效果的统计检验。 聚类分析（Cluster Analysis）在此方法中起到关键作用，它能够将相似的降水区域归为一类，提高对比分析的准确性。本文采用的是一种改进的模糊C均值聚类算法（CA-FCM）。CA-FCM算法通过引入尘埃分析，提高了降雨分布与控制区域和目标区域之间相关性的识别度。同时，网格插值法增强了计算降水量的精确性，确保了数据的可靠性。选择大气可降水（Atmospheric Precipitable Water）作为协变量，进一步提升了自然降水与人工增雨区域差异的推断精度。 通过对非随机化人工增雨作业的评估结果分析和比较，研究证明了使用适当的物理协变量作为控制因素，以及提高控制区和目标区降雨分布的相关性，可以显著提升评价效率。这种方法不仅优化了人工增雨效果的统计检验，也为未来的人工增雨决策提供了科学依据。 总结来说，这项研究通过结合先进的数据分析技术和气象学原理，为人工增雨效果的评估提供了一种创新的统计方法。CA-FCM聚类分析和浮动对比区的历史回归相结合，增强了对自然降水和人工增雨影响的区分，有助于提高人工增雨作业的效益评估和水资源管理的科学性。这一研究成果对于解决我国乃至全球的水资源问题，特别是在干旱和半干旱地区，具有重要的理论和实践意义。