基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报方法研究

以重点水力发电厂和大中型水库为主要考量,并兼顾地形地貌和中小河流的分布特征,将广西划分为23个电网流域,研究了基于非线性的神经网络电网流域面雨量预报方法。以5-6月龙滩近库区、龙江流域等6个电网流域为例,利用遗传算法优化BP神经网络的连接权和网络结构,建立了各电网流域的遗传-神经网络电网流域面雨量预报模型。对独立样本的预报结果表明,基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报模型的预报能力要优于传统的逐步回归预报模型,也明显优于日本、德国数值模式预报产品所换算成的电网流域面雨量预报,并与气象部门同期制作的综合面雨量预报产品能力相当,因而,遗传-神经网络面雨量集合预报模型有较好的业务应用前景。     

东亚中高纬环流对黑龙江省春播期降水异常的影响

探讨了东亚中高纬环流对黑龙江省春播期降水异常的影响。结果表明:在500h Pa平均高度场和距平场上,西低东高、北高南低以及西负东正、北正南负等特征有利于出现较大降水,纬向环流或西高东低以及南正北负或西正东负等特征有利于干旱少雨。在850h Pa风距平场上,中国东北和华北为气旋环流,俄罗斯远东和鄂霍次克海为反气旋环流,黑龙江省多偏东风距平,这些特征有利于出现较大降水;与此相反的特征有利于干旱少雨。     

耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法

当前臭氧模式预报和统计预报的技术难以满足不同地域精细化环境管理需求,亟需构建稳定性高、实用性强的本地化臭氧预报方法. 本研究通过构建臭氧预报工作流程并明确臭氧预报流程中相关技术参数和要求,以陕西省及其省会城市—西安市为例分析历史气象和环境空气质量数据,获取陕西省臭氧污染规律以及西安市不同气象条件下臭氧等级分布规律和典型案例预报要点,确立人工订正经验技术集的方法,明确案例库构建、会商和预报回顾机制的相关要求,旨为臭氧预报模式的本地化提供科学的技术路线. 结果表明:通过臭氧预报效果评估与结果择优、人工订正、预报会商及预报结果回顾所组成的臭氧业务化预报工作流程具备切实可行性;此外,陕西省臭氧浓度与相对湿度、气压和风速均呈显著负相关,与温度呈显著正相关,臭氧预报时应重点关注日均温度大于28 ℃、日最大温度大于34 ℃、相对湿度小于57%、气压低于959 hPa、风速小于2.3 m/s的气象条件下的臭氧等级.      

基于多机器学习算法耦合的空气质量数值预报订正方法研究及应用

应用多种机器学习算法进行时空耦合从而建立一种新的多模式集合预报订正算法(简称“ET-BPNN算法”),对4种常规污染物(NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀)的空气质量模型预报结果进行订正. 订正方法分为两步,第一步中利用随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3种机器学习算法,采用4个空气质量数值预报模式(CMAQ、CAMx、NAQPMS和WRFChem)的多尺度污染物浓度预报数据、中尺度天气模式(WRF)的气象因子预报数据(包括2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向、气压和小时累计降水量)以及污染物浓度观测数据作为训练集,训练结果进入基于均方根误差的择优选择器,选取3种机器学习算法中优化效果最好的算法;在第二步中利用了BP神经网络算法,通过加权平均获得集合模式订正预报结果. 结果表明:①与模式集合平均算法相比,ET-BPNN算法使NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别减小了30.4%、18.9%、43.3%和38.1%. ②ET-BPNN算法的优化效果较随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3个机器学习算法有明显提升,与极端随机树算法相比,ET-BPNN算法使NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别降低了42.7%、20.1%、19.7%和9.7%. ③在易发生污染的秋冬季,ET-BPNN算法对PM_2.5浓度的预报具有明显的优化效果,此外该算法明显缩小了不同站点预报和不同预报时效之间的偏差,具有较好的鲁棒性. ④对O₃和PM_2.5浓度预报而言,经ET-BPNN算法优化后的预报结果能够更好地把握污染过程,对污染物峰值浓度的预报也较模式集合平均算法更准确. 研究显示,ET-BPNN算法提高了空气质量模式对污染物浓度的预报效果.      

外来赤潮生物入侵现状及对赤潮灾害的影响研究

外来赤潮生物入侵加剧了我国近海海域的赤潮灾害。根据2004—2013年的数据统计,分别从赤潮生物优势种、频率、海域分布和赤潮面积4个方面分析了外来赤潮生物对我国近海赤潮灾害的影响,并着重从外来赤潮生物入侵早期预警系统建设、压舱水排放管理和赤潮灾害防治技术3个方面提出应对措施。     

G20峰会空气质量保障机制的构建

为进一步做好G20峰会空气质量保障工作,在大气污染联防联控机制的基础上,建立G20峰会空气质量保障机制,形成专项工作小组,按照空气质量保障组织框架运行,为精准保障提供空气质量预报、污染态势特征及评估、措施执行情况及效果、污染溯源等管控技术支撑。2016年9月,G20峰会期间杭州市空气质量总体优良,8月24日至9月7日G20峰会前后杭州市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3等污染物浓度同比2015年分别下降40%、40%、37%、56%、22%、7%,在该机制的推动下空气质量保障工作圆满完成。     

集合数值预报系统在上海市空气质量预测预报中的应用研究

介绍了上海市世博环境空气质量集合数值预报系统的框架,分析了各模式在上海市空气质量预报及排放源污染贡献测算中的应用情况,提出开发多种预报手段、实施集合预报是提高城市空气质量预报准确率的发展方向。     

地震学综合定量预报方法在华东地区地震预测中的应用研究

本文应用地震学综合定量预报方法,结合区域地震活动特点,在华东地区进行了分区实际预报效能检验.结果表明该方法在华东地区有5个区域通过R值检验,效果较好,有4个区域未能通过R值检验;并对通过检验的区域地震活动趋势进行了分析.     

地质灾害预警预报及信息管理系统应用研究

根据调查,江西省地质灾害的诱发因素主要是降雨,因此,通过总结前人关于地质灾害预报预警的研究,提出了一套应用降雨资料对地质灾害进行预报预警的预警流程,并建立预警及信息管理系统。该系统采用空间数据库引擎技术管理海量滑坡、地质、地貌、降雨等数据及地质灾害的文档等资料。系统基于WebGIS技术,实现了地质灾害预报预警图的发布、信息查询、空间定位、空间叠加和地质灾害预警预报信息反馈等功能。     

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。