在当前各个领域都在试图利用人工智能，机器学习，数据挖掘技术拓展业务的背景下，《智能气候预测技术及系统研发》简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，尝试将人工智能与气候预测相结合，系统性的构建智能气候预测技术体系，即以大数据应用为前提，在通过机器学习和常规方法进行客观定量预测的基础上智能评估，继而动态推荐预测结果。并以此技术体系为架构，详细介绍了《智能气候预测技术及系统研发》作者自主开发的智能气候预测系统的业务流程、技术特点、数据库设计以及系统每个功能模块的设计思路和使用说明。
《智能气候预测技术及系统研发》特色鲜明，内容易读易学。
《智能气候预测技术及系统研发》的出版，不仅会开拓气候预测相关人员的思路、推动智能气候预测的创新发展，也能提高气象专业软件公司的从业人员对气候预测业务的理解，为各省开发操作更为便捷、预测更为准确、服务更为精准的智能气候预测系统提供参考。更相信，重庆市气象局的业务科研人员将更深入结合气象大数据和人工智能开展研究型业务，做到百尺竿头更进一步，提高重庆气候预测服务的综合能力，助力重庆推动高质量发展、创造高品质生活。
在信息化带来的大数据时代，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。由于气象的发展早已融入经济、民生、防灾减灾等许多行业领域发展中，随着现代信息技术快速发展，传统的科技水平和业务能力越来越无法满足日益增长的气象服务需求，越来越不适应气象业务现代化发展的要求。
从2018年以来，重庆市气象局组建气候预测智能技术研发团队，开展了基于气象大数据和智能技术的气候异常诊断分析、气候预测技术研发、系统与平台建设、业务应用试验等工作。气候中心业务人员坚持以需求为牵引，把科技创新摆在核心位置，发展研究型业务，基于气象大数据的应用，融合人工智能、气候以及等多领域知识，梳理了气候预测的智能化方案、构建了智能气候预测技术体系和业务流程，自主开发了智能气候预测系统，目前已初显成效：2018年1-12月独立回报检验中，气温和降水的得分为88.5和85.3分，分别比发布预报高出4.2分和11.5分；2019年1-12月实际的业务应用中，气温和降水的得分为83.9和85.9分，分别比发布预报高7.1分和5.5分。
《智能气候预测技术及系统研发》一书较为详细地阐述了包括气象大数据、原创的统计降尺度方法、机器学习算法、智能推荐算法以及智能预测业务流程在内的智能气候预测的技术体系，详尽介绍了作者自主开发的智能气候预测系统及数据库的设计思路、功能架构及应用案例。我相信，该书的出版，不仅会开拓气候预测相关人员的思路、推动智能气候预测的创新发展，也能提高气象专业软件公司的从业人员对气候预测业务的理解，为各省开发操作更为便捷、预测更为准确、服务更为精准的智能气候预测系统提供参考。我更相信，重庆市气象局的业务科研人员将更深入结合气象大数据和人工智能开展研究型业务，做到百尺竿头更进一步，提高重庆气候预测服务的综合能力，助力重庆推动高质量发展、创造高品质生活。
序言
前言
第1章 智能气候预测概念及说明
1．1 现状及需求
1．2 人工智能的定义
1．3 人工智能在气象上的应用
1．4 如何做智能气候预测
1-4．1 气候大数据
1．4．2 常规方法
1．4．3 机器学习算法
1．4．4 评估推荐
第2章 智能气候预测系统设计
2．1 系统业务流程
2．2 系统总体功能结构
2．3 系统配置与管理
2．4 系统数据结构
2．5 系统主要功能
2．6 系统主要技术特点
2．7 系统通用说明
2．8 系统界面说明
第3章 智能气候预测数据库
3．1 设计策略
3．2 主要数据对象清单
3．3 主要数据表结构说明（节选）
3．3．1 台站
3．3．2 地面气象资料
3．3．3 环流指数
3．3．4 日再分析资料
3．3．5 月再分析资料
3．3．6 模式预测产品
3．3．7 地面气象要素统计表
3．3．8 趋势预测
3．3．9 趋势得分
3．3．10 模式与对象相关信息
3．4 主要函数、存储过程（节选）
3．4．1 地面气象要素统计
3．4．2 环流指数统计
3．4．3 月再分析资料统计
3．4．4 持续日数统计
3．4．5 格点相似度统计
3．4．6 MJO的降水影响统计
3．4．7 指数与预测对象相关统计
3．4．8 旱涝转折
3．4．9 指数预测趋势
3．4．10 多场融合相似
3．5 数据预处理
3．5．1 数据处理
3．5．2 数据统计
3．5．3 数据可视化
3．5．4 客观化预测
3．6 数据图形编辑
……
第4章 智能气候预测系统主体
第5章 智能气候预测系统的绘图及检验
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