信息矩阵方法在面雨量预报集成中的应用

对多种数值天气预报降水产品进行集成应用,是克服单一预报模式缺点、提高预报准确率的有效途径。任何预报集成方法其本质是建立输入-输出关系,在数学上可以用函数关系表达。给出了用信息矩阵识别这种函数关系的方法,并以面雨量预报为例建立了集成方案。利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)两种数值模式降水预报产品分别计算输出了淮河流域面雨量预报产品。利用地面观测雨量资料,采用泰森多边形法计算流域面雨量实况。将2011年6-8月ECMWF、JMA面雨量预报产品和面雨量实况资料作为学习样本,构建了模糊关系矩阵。利用2012年6-8月ECMWF、JMA两种数值模式面雨量预报产品进行了集成预报试验。采用降水分级检验评分(TS)方法,对比分析了ECMWF、JMA以及集成预报(CFCST)的预报性能。结果表明:基于信息矩阵方法的面雨量集成预报性能总体上高于单个预报成员。     

桂林中小河流洪涝气象风险预警系统设计

基于自动站、数值预报和雷达估测降水等多种雨量资料,利用ArcGIS技术提取河流的经纬度、流域范围,利用泰森多边形技术计算流域面雨量,结合对桂林中小河流域的历史暴雨洪涝风险个例分析结果,确定临界面雨量,建立桂林中小河流域洪涝灾害风险等级预警系统。利用数学内插技术进行雨量精细化插值,实现全市100多个水库、200多条河流关键点的雨量监测、预报、预警。利用Web和GIS技术实现桂林中小河流洪涝预警网页发布。     

陕南中小河流洪水气象统计预报模型业务化研究与应用

在确定中小河流选取标准及其洪水气象预报等级的基础上,面向中小河流洪水气象预报业务的需求提出一种统计预报方法,即根据雷达定量降水估测的流域面雨量、前期影响雨量方法确定流域的径流深,综合考虑中小河流的前1 d水位、径流深、当日水位,利用2013-2014年的6-9月陕南中小河流的水文观测站逐日水位、流域内自动气象站降雨量、雷达回波资料,建立以水位预报为目标的二元回归方程。以子午河为例建立的洪水气象预报方程和其他中小河流在2015年汛期的业务应用结果表明:该统计方法建立的洪水气象预报方程和实际情况较为吻合,能较为准确、简洁地预报中小河流发生洪水的气象可能性等级。     

西江年最高水位的神经网络预报模型

对西江洪水发生的特征进行分析表明，洪水发生频率高，具有明显阶段性特征，并与流域面雨量密切相关。利用前期环流场、海表温度（SST）场及环流特征量资料选择初选预报因子，然后对初选预报因子作EOF分解构造综合预报因子，结合人工神经网络方法建立了西江年最高水位预报模型，并对预报模型进行独立样本试验。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果明显好于传统的逐步回归模型，可在汛期预测业务中应用。     

遗传—神经网络集合预报方法在广西热带气旋降水预报中的应用

利用多维尺度分析可以从一系列数据集的相似性信息中发掘其中的潜在结构信息,并通过样本点间的相似度构建相似矩阵,再将相似矩阵映射到低维欧氏距离空间获取新的特征的能力。论文以1980—2015年共36年的广西热带气旋逐日降水量为基础,综合考虑热带气旋降水的数值预报产品物理量预报因子,采用多维尺度分析的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行遗传—神经网络的广西热带气旋降水集合预报模型研究。遗传—神经网络的集成个体的输入因子是通过选出相关程度较高的数值预报产品的物理量场格点因子,同时网络的输出是通过多维尺度降维方法对初选预报因子群进行合理的降维处理来实现的。通过对2011—2015年影响广西的22个热带气旋共94个独立样本的试验预报的统计结果表明,对于暴雨以上量级的预报,广西89站的预报平均TS评分达到了0.3;同区域同样本的对比分析表明,新预报模型5年的TS评分比欧洲细网格的TS评分提高了15%以上;进一步对大量级的降雨落区的预报对比分析表明,新方案的预报效果比欧洲中心的预报更理想。     

基于临界雨量的震后泥石流预测预报研究——以白沙河流域为例

降雨型泥石流是影响汶川地震灾区灾后重建和可持续发展的主要灾害类型,震后几年已经给灾区群众生命财产造成了巨大的损失。以白沙河流域为例,对比研究了汶川地震前后泥石流临界雨量条件,震后临界雨量比震前日雨量降低约36.0%~48.8%,小时雨强降低约20.3~52.2%;采用Logistic回归模型对5种雨量数据组合条件下的泥石流预测进行了研究;建立了与气象部门紧密结合的当日降雨量泥石流预报等级,对于震后泥石流预测预报研究和防灾减灾具有重要意义。     

区域泥石流短临预报及其应用——基于多普勒天气雷达技术的预报系统

基于先进的多普勒天气雷达探测技术，直接获取多种类型的降水产品，以模糊数学为基础，利用可拓学原理，建立了多层嵌套式泥石流预报可拓模型。模型根据研究区泥石流发生条件的不同，将临界雨量划分成不同的等级范围，确定泥石流发生的概率大小。将该泥石流预报方法应用到四川省凉山州，以ArcGIS为工具开发了凉山州泥石流短临预报应用系统。当有灾害性天气过程出现时，将启动预报系统，逢整点读取降水产品信息，实现1h滚动预报，预报时段为3h。系统可及时地为政府提供全州的泥石流预报信息，为减灾防灾决策提供技术支持。     

两种定性天气预报模型的对比分析

以南京１９６５～１９９４ 年４ 月平均气温作为预报量, 选取前期５００ ｈ Ｐａ 月平均高度场相关因子, 分别建立了事件概率回归预报模型和神经网络预报模型。通过对比分析发现, 在同等条件下,由于神经网络方法能更好地反映预报量与预报因子间的非线性关系, 并能有效避免采用事件概率回归方法预报建模时, 对预报因子分级造成信息损失的缺点。因此, 其拟合和预报效果明显优于传统的概率回归预报方法     

松花江干流洪水预测和影响评估及对策建议

根据历史数据,分析了松花江干流(哈尔滨段)水位变化的历史规律和典型洪水年洪水的成因,计算和分析了其与松花江、嫩江、二松流域面雨量的相关性,统计和分析了其与拉尼娜、厄尔尼诺、太阳黑子等的关系.利用方差周期和均生函数方法,建立了2004-2013年拉尼娜、厄尔尼诺、太阳黑子及松花江、嫩江、二松流域面雨量的预测方法,并进行了预测,建立了松花江干流(哈尔滨段)最高水位趋势的综合预测方法,得出了2004-2013年的预测值.提出了相应治理的对策建议.     

三种智能计算低温冷害预报模型的对比分析研究

为了探索不同的非线性智能计算预报建模方法在冬季低温冷害预报中的应用效果,利用广西区域逐日平均气温和降水资料计算得出的1951-2018年冷湿指数作为预报量。通过计算该预报量与前期再分析资料中的各种物理量相关得出预报因子。首先利用逐步回归方法,从初选的相关预报因子中,客观选出9个预报因子,再对未选入的预报因子作核主成分非线性降维计算,选出方差贡献最大的核主成分因子,作为各预报模型的输入因子。分别采用模糊神经网络方法(FNN)、遗传算法的神经网络集成(GA-ANN)预报方法以及粒子群算法的支持向量机(SVM-PSO)集成预报方法三种不同的智能计算预报建模方法建立预报模型,对2012-2018年的20次低温冷湿天气进行预报对比试验。结果表明,在同样的预报建模样本条件下,模糊神经网络预报模型对20个独立样本预报平均绝对误差最小。进一步的计算还表明,这三种智能计算预报模型均比同样预报建模样本和预报因子的线性回归预报平均绝对误差要小,显示了非线性智能计算预报建模方法,对于具有明显非线性变化特征的冬季低温冷害天气过程,比线性预报方法有更好的预报能力。     

磨盘山水库流域集水期降水等级预报

利用2004年7—9月和2005年4—9月的磨盘山流域雨量站逐日降水资料和ECMWF24～168h的格点资料，并依据最小离度相似原理，进行相似离度过滤，通过从历史样本中选出与预报形势演变场最相似的样本，可以对磨盘山库区未来1—7d的面雨量等级进行预报，并具有较满意的精度。     

基于递归小波神经网络的江苏城镇夏季最高气温预报预警技术

针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取气象要素且无需建立回归方程,具有泛用性好、灵活性高的特点。使用该方法基于T639的2017-2018年6-8月资料建立了江苏省南京、徐州、射阳、常州、苏州5地的最高气温预报预警模型。实验结果表明:南京、徐州、射阳3地模型的TT2和HSS35评分较反向传播神经网络方法分别平均提高了9个百分点和0.15,同时较卡尔曼滤波方法分别平均提高了17个百分点和0.2。     

三峡水库上游流域大洪峰暴雨天气系统分析

选择三峡水库入库流量代表洪水强度,以长江上游组成宜昌洪水来源的岷沱江、嘉陵江、乌江、宜宾-重庆、重庆-万州、万州-宜昌为主要流域;把出现历史前3名大洪峰的1981年、1998年和2010年汛期作为切入点,针对直接诱发3次大洪峰的暴雨过程,利用长江上游六大流域实况面雨量、宜昌流量和水位,以及NCEP数值产品的客观分析等资料,采用天气分析、波谱分析方法,分析了对流层中低层主要天气系统,以及200 hPa南亚高压和地面冷空气的情况。指出了3次大洪峰暴雨的环流特征、风场特征、超长波和长波特征等,为三峡水库气象保障服务提供了洪峰暴雨的天气背景。     

基于雨量(强)条件的泥石流预测预报研究现状、问题与建议

在对基于雨量(强)条件泥石流预测预报现状综合分析的基础上,提出了目前降雨型泥石流预测预报中存在的问题:①前期降雨对泥石流发生的贡献问题;②前期降雨对泥石流影响的衰减问题;③前期有效降雨天数的确定问题;④前期降雨和短历时降雨的权重衡量问题;⑤基于前期有效雨量的泥石流预测预报模式的确定问题。提出了降雨型泥石流预测预报程式框架和相关建议:①基于雨量(强)条件的泥石流预测预报应同机理研究密切结合;②单沟泥石流临界雨量条件和预测预报应同泥石流类型密切结合;③区域泥石流临界雨量条件和预测预报应同环境地质背景密切结合。     

基于水文模型与统计方法的中小河流致洪临界雨量分析

以东津河为例,基于典型洪水过程的气象水文逐时观测资料,采用统计方法和水文模型建立了中小河流致洪临界雨量的分析方法流程,并进行了指标对比和效果检验。结果表明,东津河水位随雨量的变化与雨量累计时效明显相关,根据滑动累计相关分析结果确定16小时为临界雨量时效。通过回归分析建立了水位与累计面雨量的二次曲线关系,结合各等级洪水水位反算了对应不同前期水位的致洪临界雨量指标。与此同时,对TOPMODEL进行了模型率定和验证,经过率定后的TOPMODEL在东津河具备良好的适用性。基于水文模型和洪水水位-流量关系,采用试算法得到了另一套临界雨量指标。两种指标中,水文模型法相对而言更为敏感;实况检验表明,两种指标对洪水过程均有较好的指示意义,但预警等级与实况存在一定差异,统计方法倾向于低估,而水文模型指标则可能高估,综合两种指标在实际使用中应具有更好的预警效果。     

基于空间插值与典型滑坡体的滑坡灾害气象预警模型研究

针对以往研究大多仅利用统计方法确定地质灾害预警临界雨量阈值，难以顾及不同滑坡体所具有地层、岩性等条件的不足，利用改进信息量模型构建安徽省滑坡灾害预警分区，通过耦合有效雨量和临界雨量获得全省75个典型滑坡点的临界雨量阈值，对其进行分区空间插值，并据此构建安徽省滑坡灾害气象预警模型。研究结果表明，该模型比现有预警模型的预警级别更准确，空间精度更高，克服了现有模型预警级别偏低，预报范围较宽泛的不足。     

基于多普勒天气雷达体扫资料的下击暴流预警方法研究

本文利用新一代多普勒天气雷达体扫数据、自动气象探空站和地面大风测站资料,对2009-2013年湖北省大风天气过程的风暴特征量进行相关统计分析,通过云模型和支持向量机(SVM)等方法确定了包含环境、反射率和径向速度特征的9个下击暴流雷达预警指标。基于已确定的预警指标,分别利用Bayes和BP神经网络两种方法建立了下击暴流预报模型,通过识别结果检验表明,两种算法均能有效区分大风与非大风。Bayes方法大风击中率(POD)可以达到81.8%,大风和非大风预报准确率为86.7%,虚警率(FAR)和失误率(FOM)分别为5.2%和18.1%,TS评分0.77; BP神经网络非线性预报方法对大风的识别准确率为84%。进一步证明了提出的下击暴流雷达指标的可预报性和实用性。     

基于HEC-HMS的郴江流域山洪预报研究

山洪灾害常造成严重的经济损失和人员伤亡,基于地理信息系统和遥感技术的水文模型集成系统,为无资料地区的山洪预报提供了新的思路。在对2006-2013年降雨特征进行统计的基础上,以自然分水线划分子流域,利用遥感影像和GIS技术提取流域信息,采用HEC-HMS半分布式水文模型进行郴江流域山洪预报。结果表明:对模型验证期的10场洪水,洪峰流量和洪量相对误差均在20%以内,峰现时差在2 h以内的占比为80%,Nash效率系数在0.7以上的占比为80%,模型模拟效果较好;相较于多峰洪水,单峰洪水的模拟效果更好。不同雨型的模拟分析结果表明,D型降水洪峰和洪量的模拟效果较好,而E型降水模拟流量过程与实测拟合较好。     

基于云模型和熵权法的巢湖流域防洪减灾能力评估

防洪减灾能力评估是洪涝灾害管理急需解决的重大问题之一。从防洪除涝能力、监测预警能力、抢险救灾能力及灾害管理能力4个方面来构建指标体系,建立基于云模型和熵权法的巢湖流域防洪减灾能力评估模型,对整个流域以及流域内各县市的防洪减灾能力进行评估,并与通过组合赋权法及最优分割法得到的结果进行验证对比。以期为防洪减灾能力评估提供新的思路,对巢湖流域的防洪减灾能力建设提供科学依据。研究结果表明:巢湖流域整体防洪减灾能力属于中等偏上水平,但流域内部差异明显;其中合肥市辖区、和县的防洪减灾能力属于高水平;巢湖市、含山县处于中等水平;肥西县和庐江县位于较低水平;肥东县、无为县、舒城县的防洪减灾能力则最低。     

基于FFPI的山洪灾害风险预警方法

提供了一种基于潜在风险指数(FFPI)的山洪灾害风险预警技术的研究方法,该方法首先基于坡度、土地类型、植被覆盖、土地利用等因子构建了全国1 km的山洪灾害潜在风险指数,通过山洪灾害事件的验证,FFPI高值区覆盖了大部分的山洪灾害事件发生区域,其对山洪灾害的空间预测有较好的精度和可参考性;其次,结合山洪潜在风险指数(FFPI)建立了全国5 km的格点化山洪致灾临界雨量,这为无资料区域山洪临界雨量的确定提供了新的思路;最后,以网格降水预报为前端驱动,实现了全国高精度的山洪灾害风险预报,并对近几年的山洪灾害事件实例进行了预报验证,具有较好的可参考价值。