引言：气象雨量预测属区域建设发展的重要内容，由于不同区域的环境建设较为复杂，要借助合适的预测方式来确认气象雨量。最大熵算法可对随机事件概率分布进行精准预测，相关部门要利用该方式，科学规范预测区域的各项自然数据，引导不同区域逐步完善气象雨量预测。
1气象雨量预测模型设计
最大熵算法在正式使用时可合理预测随件事件的概率分布，而在开展预测工作前，要适当确认预测条件，不对未知情况开展主观假设。应用最大熵算法的主要原因为该类预测的概率分布较为均匀，无形中缩减了预测风险，可帮助操作人员找出较为准确的参数函数。操作人员运用最大熵算法来开展气象雨量预测时，要精准设置气象雨量的预测模型。比如，在开展气象雨量模型设计时，要率先得到与降雨相关的估算参数因子，该类因子要与大气参数、云参数紧密相关，在完成该类估算因子的获取后，还要将各类参数因子投放到对应的数据集中，再挑选出符合要求的数据集，并真正搭设出降雨预测模型。应用降雨预测模型时，要精准监测当前实际的降雨数据，并在该类信息中挑选出典型数据作为样本，再借助人工神经网络形式来搭设出合适的网络模型。
2气象雨量预测中最大熵算法的实践运用
2.1明确算法操作原理
将最大熵算法运用到区域气象雨量预测中，借助该类算法的内在原理，全面分析出大气内部的气压场与温度场分布情况。一般来讲，气压场与温度场都带有均匀分布性质，操作人员要在大气内部随机抽出空气样品，并对该类样品的样式进行全面检查，可发现不同温度却带有相同的大气质量。在探究不同温度形成相同大气质量的具体原因时，可发现该类温度的分布状态与大气对外辐射、太阳辐射紧密相关，大气会在该类辐射的影响下生出独特的温度场，若外界与介质界面始终处在绝缘状态时，热量的散发方向存在特定规律，使温度场表面形成分布均匀的等温线[1]。在明确了等温线的具体分布状态后，操作人员要适当规范影响气象雨量预测结果的重要因素，对介质温度场中的各项数据信息进行全面规划，并在此后的试验中随机找寻最大分布的温度，提升该类数据信息预测的科学性。借助最大熵算法的内部操作原理，相关人员要适时找寻气象雨量中的各项信息，明确雨量信息的分布位置，再将该位置的数据运用到数据集的挑选中，使数据样本变得更为随机、规范。明确气象雨量的位置预测时，要合理关注影响该类信息的各项要素，把控气象雨量的具体变化状态，将该类数据信息投放到此后的模型预测中，使预测数据变得更为精准。
2.2找寻雨量特性
在气象雨量预测模型中使用最大熵算法时，操作人员要恰当找寻雨量特性。通常来讲，降雨的形成过程多为云滴凝聚过程，预测气象雨量时要合理关注云滴凝聚过程，并引导该类数据信息的变化状态，使其形成云滴谱。探究云滴谱中的数据信息变化时，可发现其能形成与云滴半径相关的分布函数，明确分布函数内部数据集的变化状态。在找寻雨量特性的过程中，需探究出更多类型的分布函数，确认分布函数中的云滴质量与云滴表面积。当操作人员了解到云滴表面积、云滴质量中的信息数据后，要对该类信息数据的变化范围进行适当规范，明确数据的变化状态，确保云滴质量、云滴表面积都处在正常的函数变化中，增强雨量特性找寻的有效性。在预测控制气象雨量时，还需恰当找寻云滴变量下的分布函数，明确改变该类函数的操作状态，获取最大熵算法中的“熵”值[2]。操作人员在把控区域气象雨量的实际特征时，还要恰当关注不同函数组群的具体变化，探寻到对应区域的函数变化特点，再根据该特点来明确函数内部的数值变化范围，增强气象雨量预测的准确性。完成气象雨量的预测后，要将该类数据信息适当存储在模型操作平台中，借助信息技术手段来加密该类数据，使合适的数据信息始终处在模型操作平台内，降低气象雨量的预测误差。
2.3检测气象雨量数据
为确保最大熵算法模型中气象雨量数据的准确性，完成雨量信息的预测后，还要利用专业手段来开展气象雨量信息的检测。具体来看，操作人员应在系统界面中开展与气象雨量预测检验的仿真试验，而该类仿真试验要利用模拟程序来进行操作，即获取不同类型的试验数据，使试验数据变得更加精准。为找寻出气象雨量预测数据的精准性，操作人员在该环节同时开展了2种雨量预测检验，即传统预测方式与最大熵算法。进行正式的雨量预测检验前，应明确当前试验的具体条件，对两种预测方式都进行数据检测。在开展气象雨量信息的预测检测时，要借助信息数据系统将不同类型的雨量信息都传输到对应的数据分析系统中，并及时关注各项数据信息的处理结果，再将该处理结果投放到数据信息模型中[3]。操作人员在观察传统预测方式与最大熵算法的预测条件时，可发现前者的预测条件较为宽泛，而后者则会对雨量条件进行适当限制，在遭受一定的条件限制后，最大熵算法获取的气象雨量预测信息将变得更为精准，提升雨量信息的预测效果。完成两种预测方式的检测后，由于传统预测方式较为粗犷，该类预测数据出现较多误差，而最大熵算法预测的气象雨量则较为准确，切实改变区域气象雨量的预测规划状态。
2.4确认算法操作效果
借助合适的仿真试验，操作人员可看出最大熵算法在预测地区气象雨量上较为精准，可将其运用到此后的气象预测中，鉴于降雨量的差别，最大熵算法在不同气象雨量的状况下会生成对应结果。（1）小雨或无雨。若某区域存在小雨或无雨状态，最大熵算法下的气象雨量预测较为准确，其原因在于监测雨量时的准确性较高。（2）中雨或大雨。当某区域的气象状态为中雨或大雨时，若采用最大熵算法，由于该区域的雨量较多，需要提取的样本数量也要进行恰当规范，极大影响该类雨量的获取效率，难以保证雨量监测数据的准确性，若雨量监测信息产生失准现象，则会极大影响气象雨量的预测结果。在开展气象雨量的预测评价时，相关人员要将最大熵算法运用到不同区域中，对各个地区的使用状态进行合理预测，明确该类预测方式的应用范围，再根据降雨量的变化进行详细的数据分析，使气象雨量预测信息变得更为精准。由于不同地区的降雨量存在较大区别，操作人员在使用最大熵算法前，要全面分析不同地区的雨量变化状态，若降雨幅度较小或降雨量一般，可将该算法预测方式融入到气象雨量预测中；当降雨量较多且降雨次数较为频繁时，需谨慎使用该类算法预测形式，对区域降雨量的预测要进行全面规划。
总结：综上所述，利用最大熵算法开展区域气象雨量预测时，可借助相关模型及时摸清影响区域气象雨量的各项要素，并对不同要素实行恰当规划。相关部门要合理借助最大熵算法，并详细规划区域气象雨量的预测内容，适时改进预测结果，提升区域气象雨量预测的整体质量。
参考文献：
[1]王朋朋,薛思嘉,易永力,等.潘家口水库上游面雨量气候特征及入库水量预测模型探究[J].海河水利,2021(04):39-44.
[2]钟化然,柴安龙,秦铜.短时临近天气预报在农业气象服务中的应用[J].农业与技术,2020,40(14):115-116.
[3]周文静.气象测报地面信息化数据处理技术探讨[J].河北农机,2020(05):102.