中国大陆8级地震的空间关联特征及复发周期探讨

某些8级以上地震具有在同一经线和同一纬线上成组交替发生的特点.在此认识的基础上应用"黄金分割数"探讨了8级地震的空间关联现象.结果发现8级地震具有空间关联特征,其关联特征可以用"黄金分割数"定量描述.据此建立了"黄金分割预测模型",并对昆仑山口西8.1级地震后的下一次8级地震的发生区域进行了预测.中国大陆及周边的M≥7(3)/(4)级地震有25年的复发周期,这种复发周期既有较小范围的转移,也有较大范围的转移.由此预测下次8级地震将发生在2022年前后.     

发挥纽带桥梁作用积极为政府提供决策服务

河北省灾害防御协会从1990年11月成立以来,在综合防灾减灾和对各种灾害的研究和预测方面发挥了积极作用.每年一度的"河北省年度灾情趋势预测与减灾对策"报告,报省政府后受到省领导的高度重视,为政府防灾减灾工作提供了决策服务.该文对协会的成长发展过程作了较全面的回顾,对协会今后的防灾减灾工作提出了设想.     

"十一·五"期间中国重大地震灾害预测预警和防治对策

地震灾害曾经对我国的国民经济与社会发展造成巨大的破坏.地震事件已经成为影响公共安全的重要问题.提高地震灾害预测预警科学技术水平、加强房屋的抗震能力和地震应急能力、强化救灾物资储备基本建设是"十一·五"期间我国应对重大地震灾害的基本对策.     

基于主成分分析与遗传优化BP神经网络的风电场短期功率预测研究

为降低风电场弃风率及对电网稳定性影响,对风电场短期功率进行准确预测显得十分重要。针对传统BP神经网络泛化能力差、网络收敛速度慢等问题,建立了一种基于主成分分析与遗传优化BP神经网络相结合的风电场短期功率预测模型。首先,利用主成分分析法对风电场原始气象数据进行分析,将得到的独立变量作为BP神经网络的输入;然后利用遗传算法确定了神经网络的最优初始权值和阈值的大致范围,并用L-M算法对BP网络权值和阈值进行细化训练;最后,利用中国北方某风电场实际运行数据进行验证,结果表明,所建立的预测模型合理有效,不仅可以加快BP神经网络收敛速度,减少预测误差,还可以提高风电场短期输出功率的预测精度,具有一定的工程应用价值。     

滑坡灾害空间预测结果的评价方法

介绍了目前对滑坡灾害空间预测结果进行定量评价的3种方法,并对每种方法进行了分析和比较。基于将预测结果与历史滑坡相对比的评价思路,引入了"滑坡比"的概念,定义其为:相应易滑度指标值的邻域所包含的预测单元中,曾发生滑坡的单元所占比例;并指出,好的预测结果应满足:易滑度指标值越大,滑坡比越大,且指标值相对较大时,相应滑坡比应较接近于1。在此基础上,提出采用预测率函数曲线所围面积之比,即"面积比"评价指标来对预测结果进行评价,并通过理论分析和实例,证明了该评价方法较现有方法确有改进。     

多参量综合指标冲击地压预测技术研究

提出了"全局-区域-局部"多参量综合指标冲击地压预测技术,多种预测方法相互协调与配合、优势互补,形成空间上层次化全方位的预测体系,可极大提高冲击地压预测准确性。结合老虎台矿冲击地压发生机理与影响因素,提出利用微震法对采区全局范围内微震事件进行实时监测,划分具有冲击危险区域,全局范围预测冲击地压;利用电磁辐射法监测工作面及巷道近场围岩的应力场和煤岩变形破坏变化状况,确定近场围岩高冲击危险区域,局部范围预测冲击地压;采用矿压监测法和钻屑法对确定具有冲击危险的区域进行重点监测,判断冲击危险程度,对采取防治措施后的防冲效果进行检测;采用采空区气体分析法预测电磁辐射法和矿压观测法等无法监测到的采空区的冲击地压。实践证明:全局-区域-局部"多参量综合指标预测技术的各种预测方法在功能上表现出明显的互补特征,在老虎台矿的冲击地压预报中取得良好效果。     

基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统

为提高恐怖袭击应急管理的效率,设计了恐怖袭击的风险评估和预测系统。评估模型通过因子分析方法计算各类目标的相对风险指数,评估指标包含"威胁"、"脆弱性"、"后果"三大因素,具体数据从全球恐怖主义数据库(GTD)中进行采集。预测模型通过神经网络实现风险指数的预测,由于BP神经网络的梯度下降算法收敛较慢且易陷入局部最优点,因此利用遗传算法对神经网络的初始权值阈值进行优化,并提高预测精度。最后,对GTD数据库中的21类主要袭击目标进行算例分析,验证了该模型的可行性和准确性,同时还根据这些目标的风险指数进行原因分析和策略建议。     

粗集神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法.首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神经网络对待测样本进行预测.实际应用表明:瓦斯压力、瓦斯放散速度、地质构造、煤的坚固性系数和开采深度是煤与瓦斯突出预测的必要指标;粗集神经网络模型具有较高的预测精度和良好的实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法.     

东北地区水稻热量指数预测模型

利用1961-2000年的逐月气温资料,计算了东北地区3省和全区水稻的热量指数.通过对热量指数和大气环流资料的统计分析,建立了6个预测水稻热量指数的预测模型和1个集成模型,各模型都能较好地预测东北地区各省及全区的水稻生长发育期间的热量状况.检验结果表明,所有模型的准确率较高,且稳定性较好.7个模型预测辽宁省、黑龙江省、吉林省和全区水稻热量指数的平均准确率都在90%以上,其中辽宁省的准确率最高,都在97%以上,预测效果最好,黑龙江省的平均准确率最小,但也都在91%以上.从不同类型的模型来看,集成模型的预测效果最好,准确率最高.     

农村地区震害及经济损失快速预测方法的实践——以浙江鄞县皎口地震区为例

本文应用震害预测理论和方法,对浙江鄞县皎口地震区的震害预测实践作一介绍.同时也为经济发达的农村地区如何开展震害预测研究作一探讨。着重介绍了农村地区在地震突发的情况下,如何开展快速震害预测。     

电力市场管理与负荷分析预测系统的开发应用

针对传统市场管理和分析预测中存在的数据源不完整、预测方法单一、人工汇总分析导致的准确率不高的问题,通过分析对比,采用 B/S 应用模式,J2EE 技术架构和 JAVA 解决方案,开发了电力市场管理与负荷分析预测系统,实现了海量数据的有序整合优化和负荷需求的科学预测。应用结果表明:该系统信息分类及管理完善、负荷预测模型先进、有效提高了预测准确率和工作效率,达到了为电力生产、经营提供辅助决策的预期目标。     

泥石流预报分类及其研究现状和发展方向

泥石流预报是泥石流减灾的重要手段之一,这方面的研究越来越多,研究内容和形式也越来越广泛、多样.但在众多的研究中,使用的都是内涵宽泛的泥石流预报概念而未进行细化和分类.为了促进泥石流预报研究的发展,通过综合分析和研究,归纳并提出了比较系统的泥石流预报分类方法和体系,确定了不同类型泥石流预报的具体内涵,并对不同类型泥石流预报现状进行了综合分析,同时提出了今后的发展方向.     

冰情预报的投影寻踪回归模型

将投影寻踪回归模型应用于黑龙江上游江段开河日期的预报,并与GA-BP模型预报的结果进行了对比分析.结果表明,投影寻踪回归模型预报的精度及稳定性较高,其性能优于常用的GA-BP模型.预报采用理论分析与多元逐步回归分析相结合的方法筛选预报因子,既可确保不遗漏基本影响因子,又能剔除对目标值影响不显著的因子,用于确定冰情预报的预报因子较为适宜.     

陕西省自然灾害综合预报回顾与展望

对陕西省自1990年以来开展的自然灾害综合预报及其服务情况,作了全面的分析总结,发现综合预测的准确率达73%以上,各单项自然灾害的预测准确率也都较高。文章并对如何进一步做好自然灾害综合预测提出了设想。     

膨胀土路基水毁灾害及其粗糙神经网络预测

通过对膨胀土地质灾害的总结，提出了膨胀土路基水毁灾害的分类分级方法，并根据常用的地质灾害预测办法，指出膨胀土路基水毁灾害的预测是一个典型的非线性问题，当考虑降雨、干旱等气候因素耦合影响时，宜进行危险性点评估。提出了采用粗糙神经网络对膨胀土路基水毁灾害进行评价和预测的方法，并运用粗糙集理论确定了该神经网络的结构。同时，以某膨胀土路基水毁大型模型试验的数据为例，进行了灾害预测，结果表明，将粗糙神经网络运用于膨胀土路基的水毁灾害预测是切实可行的。     

不同热力背景对城市降雨（暴雨）的影响（Ⅲ）：—基于人工神经网络的集成预报模型

在对降雨系统时序规律分析的基础上,提出了基于人工神经网络的集成降雨时序分析与预报模型,根据上海市降雨和实际测点布置的特点,提出了两套降雨预报策略,根据热力背景的不同,建立了城市降雨空间差异预报模型,经初步验证,该模型具有较高精度,可为城市规划,排水市政工程建设服务。     

An ethical analysis of hydrometeorological prediction and decision making: The case of the 1997 Red River flood

Weather, climate, and flood predictions are incorporated into human decisions in a wide variety of situations, including decisions related to hazardous hydrometeorological events. This article examines ethical aspects of such predictions and decisions, focusing on the case of the 1997 Red River flood in Grand Forks, North Dakota and East Grand Forks, Minnesota (US). The analysis employs a formal ethical framework and analytical method derived from medical and business ethics. The results of the analysis highlight issues related to forecast generation, communication of forecast meaning and uncertainty, responsibility for the use of forecasts in decision making, and trade-offs between the desire for forecast certainty and the risk of missed events. Implications of the analysis for the broader arenas of weather, climate, and flood prediction and disaster management are also discussed.     

An ethical analysis of hydrometeorological prediction and decision making: The case of the 1997 Red River flood

Weather, climate, and flood predictions are incorporated into human decisions in a wide variety of situations, including decisions related to hazardous hydrometeorological events. This article examines ethical aspects of such predictions and decisions, focusing on the case of the 1997 Red River flood in Grand Forks, North Dakota and East Grand Forks, Minnesota (US). The analysis employs a formal ethical framework and analytical method derived from medical and business ethics. The results of the analysis highlight issues related to forecast generation, communication of forecast meaning and uncertainty, responsibility for the use of forecasts in decision making, and trade-offs between the desire for forecast certainty and the risk of missed events. Implications of the analysis for the broader arenas of weather, climate, and flood prediction and disaster management are also discussed.     

集合预报技术在暴雨灾害风险分析中的应用

暴雨是我国夏季多发的一种灾害性天气，每年都造成了不同程度的财产损失和人员伤亡。暴雨预报不仅是气象和水文预报人员所关心的问题，也是广大人民群众和各级领导十分关心的问题。许多重大的政治经济活动事先都必须考虑气象预报的结果，以便做出合理的决策。因此，暴雨等灾害性天气预报不仅仅是一个自然科学问题，也是一个社会科学问题。集合预报技术作为一种新兴的数值天气预报技术，针对数值预报的误差来源，采用合理的扰动原理和扰动方法，构造能沿着模式大气相空间最不稳定的方向快速增长的扰动场与集合预报成员，不仅大大提高了人们对暴雨等灾害性、转折性、突发性、局地性天气过程的认识和预报能力，更进一步将自然科学和社会科学紧密联系，使自然科学更好地解决社会生产生活问题，为各级领导和群众合理安排生产生活活动、抗御暴雨等灾害提供了有力的技术保障。     

Windows环境下网络蠕虫仿真和预测算法

提出一种在Windows环境下对网络蠕虫传播程序进行仿真和预测的算法。该算法在假设的网络环境下,利用软件模拟蠕虫在网络中爆发后传播的过程,并记录传播时间内网络的状态,最后生成基于时间变化的网络状态曲线图。可定量预测网络蠕虫在既定环境下的传播趋势。分析结果表明:该算法的预测结果与数学建模结果极为接近,具有较强的实用价值。