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，本书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，详细介绍了本书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。本书特色鲜明，内容易读易学。

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
3．4．6MJO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