新冠期间河北省典型钢铁企业大气污染影响

基于国家气象局气象预报数据,建立了基于AERMOD的钢铁企业污染预报模型,模拟了新冠疫情管控期（2020年2~3月）及解封后期（2020年4~10月）河北省某钢铁企业对大气污染的影响,并结合空气质量实测数据进行模型验证.结果显示,不利风向条件下,该钢铁厂大气污染物排放对当地3个国控站点SO₂、NO_x和PM₁₀的平均浓度贡献占比,在疫情管控期分别为20.19%~33.81%,17.49%~23.46%和2.02%~2.69%,在解封后期分别为13.43%~21.01%,11.09%~20.92%和1.20%~2.22%.由于疫情管控期受其他人为源干扰较少,该钢铁厂SO₂、NO_x和PM₁₀的预报值和三个国控站点实际监测值的相关系数,在新冠疫情管控期（在单个站点中,最高分别为0.43、0.48和0.29）高于解封后期（最高分别为0.42、0.39和0.07）.     

工业居民混合区降尘含量的灰色GM(1,1)预测

本文采有灰色理论中的预测方法，以９０—９４年度的降尘监测数据为基础，建立了邯郸市工业居民混合区降尘含量的ＧＭ（１，１）预测模型，其数学表达式为：＾Ｘ（１）（ｋ＋１）＝５６０２９ｅ００５６４１２ｋ－５３０８３，经三种方法对模型精度检验，由模式计算的预测值与历年的实测值的平均相对误差仅为－０００８％，关联度系数γ＝０９０５，后验差比值Ｃ＝００３，模型精度为一级，经与９５年度预测值与实测值对比验证，误差２７４％，说明本模型能真实地反映该区降尘的发展变化规律，预测数据可作为制定该区降尘防治规划的依据。     

Predicting future invasion risk of three widespread malignant weeds on Qinghai-Tibet Plateau,using multi-algorithm ensemble models北大核心CSCD

农田恶性杂草相比普通杂草的传播更为迅速且难以有效防治,对农业生产危害严重.明确典型恶性杂草当前潜在分布面积及未来气候变化下对耕地的潜在入侵风险对农业生产管理具有重要意义.以广泛分布于青藏高原农田中的3种常见恶性杂草,即野燕麦(Avena fatua L.)、一年生早熟禾(Poa annua L.)和狗尾草[Setaria viridis(L.)P.Beauv.]为研究对象,利用广义增强模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、人工神经网络(ANN)、最大熵(MaxEnt)、随机森林(RF)及多元自适应回归样条(MARS)算法集合预测上述3种杂草在青藏高原的潜在地理分布以及驱动其变化的关键因子,以评估其对耕地的入侵风险.未来气候场景采用最新的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)框架下2050年的4种共享经济路线(SSP1-2.6、2-4.5、3-7.0、5-8.5).结果显示:野燕麦适宜分布区面积约为3.5912×10^(5) km^(2),主要分布于四川西南部及青海东部,零星分布于甘肃、西藏和新疆;一年生早熟禾和狗尾草的适宜分布区面积约为4.3046×10^(5) km^(2)和2.0036×10^(5) km^(2),均主要分布于四川西南部和西藏东南部,零星分布于青海东部和甘肃南部.年均温是3种杂草分布的最主要驱动因子.此外,人类足迹和土壤有效氮是影响野燕麦分布的相对重要因子;土壤酸碱度、最暖季降水量是影响一年生早熟禾分布的重要因子;温度季节性、最暖季降水量是影响狗尾草分布的重要因子.预计至2050年,3种杂草在4种情境下均会出现不同程度的扩张,狗尾草的扩张面积表现出随辐射强迫的增强呈先升高后趋于稳定的趋势,而另两种杂草则呈先升后降的趋势.预计3种杂草的潜在分布面积在耕地中的占比与扩张面积的变化趋势一致,且在主产区的占比高于非主产区.模拟结果表明,未来气候变化下,随着3种恶性杂草的适宜分布区面积的扩张,其对青藏高原耕地的入侵风险将增加,尤其是粮食主产区所面临威胁更为严峻,建议应重点关注青藏高原粮食主产区恶性杂草的生理生态、迁移扩散和防治技术研究.(图6表2参61)     

努力创建地震预报的应用基础学科——兼论板内现今地壳运动动力学

分析地震预报已取得的成就和面临的困境,根据国内外各相关学科的新进展,作者认为创建地震预报的应用基础学科是当务之急。一种可能的选择是,在现今地球动力学、动力大地测量学(地壳形变学)、实时大地构造学及系统科学、非线性动力学等前沿学科的交叉部位上,逐步建立板内现今地壳运动动力学(或板内现今构造微动态动力学、或板内地壳形变系统动力学)。它既是地震、火山、滑坡、泥石流等灾害预测的应用基础,又是立脚于中国的全球变化研究。对它的意义、研究对象、内容与方法作了探讨,最后提出了一批建议着手开展的应用基础研究课题。     

系统加权聚类法及其在滑坡稳定性预测中的应用

本文以工程地质类比分析法为基础，针对一般系统聚类法在滑坡稳定性预测中应用的不足，提出并建立了一种系统加权聚类法。最后以三峡库岸研究程度较高的３６个边坡为例，进行了一般系统聚类法与系统加权聚类法的对比研究。对比研究结果表明：系统加权聚类法应用于滑坡稳定性预测，其预测精度有较大提高。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

USING CLIMATE FORECASTS FOR WATER MANAGEMENT: ARIZONA AND THE 1997–1998 EL NIÑO1

ABSTRACT: Unrelenting pressure on limited surface water supplies requires increasingly sophisticated water management approaches. Climate forecasts of seasonal precipitation and temperature are potentially useful, but the operational water management community currently underutilizes them. However, some agencies in Arizona took unprecedented advantage of forecasts for a potentially wet winter during the 1997–1998 El Niño event. This study investigates use of this information through a series of semi‐structured in‐depth interviews with key personnel from agencies responsible for emergency management and water supply; their jurisdictions ranged from urban to rural and local to regional. Interviews investigated information acquisition, interpretation, and incorporation into specific decisions and actions. While unprecedented actions were taken by some water management agencies and no agencies implemented inappropriate measures, some missed opportunities for more effective response, primarily through inaction. This study reveals a variety of technical factors and institutional characteristics affecting forecast use. Study findings emphasize the need for: (a) closer ongoing relationships between forecast producers and users, (b) increased institutional flexibility to exploit the increasing skill of seasonal climate forecasts, (c) demonstration projects of effective forecast use, and (d) a regional forum to facilitate information transfer between the hydro‐climatic research community and operational water managers.     

新亚欧大陆桥新疆段环境灾害的灰色拓扑预测

基于灰色系统理论中拓扑预测的理论方法 ,对新亚欧大陆桥新疆段环境灾害造成的受损长度进行了分析预测 .在对受损长度时序分布特征分析的基础上 ,给定一组阈值 ξi,并按不同的时间序列分别建立 GM(1.1)模型而得到模型群 .然后应用新亚欧大陆桥新疆段 38年(1959～1997年)的受损长度统计资料 ,对所建模型群进行了检验 ,并用此模型群对未来可能出现一定阈值范围内受损长度的年份进行了预测 .经检验 ,该模型群的原点误差范围为 0.090～6.520 ,精度范围为 72.658～ 97.134.结果表明 ,所建模型群精确度高 ,科学性较强 ,具有比较好的实用性 .     

我国沙尘暴的气候成因及未来发展趋势

利用EOF和环流合成统计方法,分析了我国北方近40年来沙尘暴日数变化的时空异常特征及其气候成因.结果表明,20世纪80年代以来的太阳活动加强,全球气候变暖,青藏高原地面加热场强度加强,欧亚西风急流轴北移,西太平洋副热带高压偏北偏西,强度加强,蒙古气旋减弱,西北西部的沙尘源区降水增加,是中国北方沙尘暴减少的主要原因.20世纪末到21世纪初太阳活动进入新一轮的减弱期,引起气候变暖趋势减弱,气温逐渐降低,青藏高原地面加热场强度减弱,蒙古气旋逐渐加强.预计未来中国北方沙尘暴将在波动中逐渐增加,进入新一轮的相对活跃期.     

水电工程建筑伤亡事故宏观预测模型及其应用

根据水电工程建设过程的特点,运用现代控制理论和系统辨识小子样建模新技术以及现代统计信息技术,建立了伤亡事故预测数据模型。此模型不仅可以用于水电工程建设过程的安全预测,还可以用于危险控制的定量管理。