城市空气污染预报的特点及方法

论述了城市空气污染气象特征及城市空气污染与排放条件，从而证明城市空气污染预报的范围、时效及内容，并结合我省实际，介绍了空气污染预报系统中的几种主要方法。空气污染预报系统中的主要方法可按预报模式性能的不同，可分为潜势预报、统计模式和数值模式预报。按污染预报的要素不同，可分为污染潜势预报和污染浓度预报。     

军用装备长贮寿命预报方法

根据自然环境试验研究的成果，总结了装备长贮寿命预报方法，主要包括：逐级预报法、相似装备预报法、逐步排除法、薄弱环节法和现代数学建模法。充分利用和发展装备长贮寿命预报方法将增强装备环境试验的效能，提高装备的环境适应性。     

环境空气污染预测预报探讨

文章简要回顾了环境空气污染预报的发展历史，阐述了开展污染预报的意义和作用。在此基础上重点探讨了环境空气污染预报的程序，特点和方法，对通常预测方法和优缺点进行了分析，并对其发展趋势作子简单的预测。     

城市空气质量预报的意义及其进展

从空气质量周报、日报发展到现在的空气质量预报，标志着环境保护工作达到了一个新高点，充分体现了环境保护“以人为本”的工作宗旨。本文阐述了城市空气污染预报的意义及国内外城市空气污染预报的研究情况，并简单地介绍了目前哈尔滨开展城市空气质量预报工作的情况。     

各省地震局监测处长谈：2006年监测预报工作

宁夏回族自治区地震局监测预报处处长：孙立新。2006年我们必须继续深化改革，以自我完善、自身造血和社会引入、合理流动相结合的方式，建立精干高效监测预报人才队伍；必须全面融入社会，适应社会经济发展，拓宽应用地震监测预报基础设施和研究成果服务社会、服务经济的服务面；必须抓住机遇，全面完成好“十五”网络项目建设任务，用基础学科研究成果促进地震预测预报研究，促进经验性归纳向地震机理探究的工作方向转变，为“十一五”防震减灾事业发展打好基础。     

空气质量预报方法综述

介绍了常见的空气质量预报方法，如回归方法、时间序列模式、决策树法、最近邻居法、模式预报法及数值预报法，通过比较分析，认为回归方法是目前比较理想的空气质量预报方法。     

北京市空气质量动态统计预报系统

简要介绍了北京市空气质量动态统计预报系统的构成、特点,以及所采用的线性回归模型LRM,分类判别树CART模型,CART与LRM结合的模型,动态统计预报模型DSM,多点预报模型MPDSM 5种预报模型,分析了不同预报模型的特点和性能.所建立的动态统计预报模型DSM有良好的预报性能,减小了在高污染季节的预报误差;多点空气质量动态预报模型也具有较好的预报性能.      

海冰数值预报在海洋开发中的应用

９０年代以来，海冰数值预报的产品被应用到多种领域，如海上石油开发，海上交通运输，海洋工程及海洋环境保护等，并创造了良好的社会和经济效益。本文叙述了海冰数值预报在海洋开发中的应用，特别侧重于局部海区的冰模式，为海洋工程服务以及结冰海区溢油行为和归宿的模拟研究。     

浅谈茂名市环境空气质量预报预警系统的建设

为落实大气污染防治行动计划,全国各地陆续推进建设环境空气质量预报预警系统。本文就系统的主要技术方法和分类做了简单介绍,简单阐述了茂名市环境空气质量预报预警系统的建设情况并就建设框架、存在问题及未来发展提出意见和建议。     

人工神经网络结构对径流预报精度的影响分析

建立了基于径流形成机理的以时段降水量与前期径流量为预报因子的前向多层人工神经网络径流预报模型；分析了网络结构对月径流预报精度的影响，发现随网络结构的复杂化，网络训练误差减小，模型评定的确定性系数增大，并均趋于稳定，预报检验的确定性系数总趋势是减小；发现影响模型精度的决定因素是网络输入单元数，亦即径流影响因素；提出了以模型评定与预报检验共同高效或等效的模型选择的折衷方法，以及按模型适宜预报域进行多模型组合预报的最佳预报域组合法。     

陕西省能源消费的组合预测

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,文章首先利用陕西能源消费量的历史数据,分别采用指数回归模型、能源需求弹性回归模型及灰色模型建立了陕西省能源消费系统的单项预测模型。其次,采用标准差法进行非负权重分配,建立了陕西省能源消费量的组合预测模型。结果表明,加入时间虚拟变量和分段建模的预测精度明显提高,且组合预测模型的精度高于单项预测模型。最后,应用该模型对陕西未来10年的能源消费量进行了预测。     

基于灰色支持向量机组合模型的我国火电NOx排放量预测

区域火电NO_x排放量的预测属于小样本、贫信息的灰色系统. 由于NO_x排放量受多个因素的叠加性影响,单一预测模型难以准确反映NO_x排放量的复杂变化,易产生较大的预测误差. 基于此,利用灰色预测理论和支持向量机预测理论,建立了火电NO_x排放量组合优化预测模型. 采用国家权威部门发布的火电NO_x排放量数据,综合考虑影响我国火电NO_x排放量的主要因素,对我国2008—2010年以及2020年的火电NO_x排放量进行了预测,预测结果与官方公布的实际值基本一致; 同时,预测的时间大大缩短.      

基于半级别的城市空气质量预报评估方法探讨

环境空气质量预报评估是提升预报能力的重要助力,为更好支撑空气质量精细化管理,将我国空气质量细化为12个半级别,参照英国预报评估方法,对2020年“2+26”城市AQI、 PM_2.5浓度和O₃-8h浓度预报开展探索性半级别预报效果评估,通过与AQI范围预报和AQI级别范围预报评估对比发现,半级别预报评估方法可将两者兼容合一,在城市业务预报评估中具有一定可行性和应用价值.具体的半级别预报评估结果表明,“2+26”城市AQI和O₃-8h浓度在低段级别和高段级别的预报效果明显差于中段级别,不同级别PM_2.5浓度预报效果相对稳定;AQI、 PM_2.5和O₃-8h浓度预报准确率月变化曲线分别呈双峰型、先升后降型和平缓型,PM_2.5浓度各月偏高预报显著;不同城市AQI和O₃-8h浓度预报准确率差距相对较小,PM_2.5浓度预报准确率波动较大;北京和天津AQI预报准确率高于周边省份,北京和河南PM_2...     

飞机铝合金结构腐蚀损伤预测方法对比性研究

依据飞机LD2结构材料的加速腐蚀试验数据,提出了数据拟合、神经网络、时间序列3种腐蚀损伤预测方法,并对3种预测方法的基本原理、预测精度及预测外延性进行了对比分析。研究发现神经网络和时间序列方法预测精度较高;时间序列方法的预测外延性较好,能够以较高精度预测未来一段时期腐蚀损伤的发展趋势及损伤程度。因此,应根据研究需要选用合适的方法进行腐蚀损伤预测。     

基于BP模型的大气污染预报方法的研究

BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法.笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型.计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法.      

最优加权组合预测法在水质预测中的应用研究

针对用再生水补给河流的水质预测问题,提出了基于最优加权法的组合预测模型.利用灰色预测模型、趋势外推法和指数平滑法3种方法分别进行预测,再以预测误差平方和最小为目标,将预测值的加权问题转化为优化问题,求解得到各种方法预测值的权值.然后,将3种方法所得的预测结果用最优加权法进行组合,得到组合预测值.最后,应用组合预测法对由再生水补给的永定河中的DO值进行预测,并与单一预测模型比较.仿真结果表明,组合模型可以平衡各种方法的偏差,模型的适用性和预测精度有所改善.     

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法

利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.     

城市空气质量数值预报方法研究

城市空气质量数值预报,在时空分辨率和预报客观性方面具有明显优势,是未来城市空气质量预报的主要发展方向。以济南市为例,探索建立了一套较为成熟的城市空气质量数值预报方法。该方法采用高分辨率对流层化学模式系统为预报模式基础,同时根据济南市特点对模式系统进行修正,取得了较好的预报效果。此外,该模式系统由于能够较为准确地模拟城市范围内污染物的时空分布,在城市空气污染防治规划方面具有较为广泛的应用前景。     

组合预测模型在战略环境评价中的应用——以山东省汽车工业规划SEA为例

预测方法繁多,科学的选择预测方法是决定SEA成败的关键环节。许多预测方法被认为可用于SEA,但是还没有在实践中得到足够的验证。文章简要介绍了组合预测模型的基本思想,提出了2种预测法所构成的组合预测法加权系数的计算公式;并以山东省汽车工业规划SEA为例,对汽车保有量进行了预测研究;结果表明:采用组合预测法的预测精度比两种单项预测模型的预测精度都有较大的提高,其误差平方和明显降低。     

城市用水量预测影响因素分类以及对预测目标的权重分析

全面、充分地分析了影响城市用水量预测的各种因素,并逐一进行分析、分类、筛选和综合评定。结合预测的功能目标,对10类主要影响因素采用权重打分法的办法,在预测前优先遴选权重值比较高的敏感因子,为后续的预测模型建立筛选出最有价值的数据序列,并根据这些敏感因子来建立适宜的预测模型,、目的是规避预测结果的非关系成分扰动,并为快速建立预测模型限定合理的选择范围。