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。     

基于神经网络的洪水预报研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有自学习和自适应等一系列优点,因而用它来进行洪水预报是可行的.对洪水预报问题,初步建立了基于神经网络的洪水预报系统,给出了应用实例.     

提高洪水智能预报中洪峰预报精度方法的研究

针对防洪减灾的实际需要,对如何提高智能网络对洪峰的预报精度问题进行了深入系统的研究,提出了峰值放大修正系数和遗传算法优化网络初始权重相结合的改进算法,历史资料的检验结果表明了这些改进策略的有效性和可靠性.     

四川省泥石流预报的区域临界雨量指标研究

本文在讨论四川泥石流分区的基础上,论述了区域泥石流临界雨量指标的确定方法及应用问题。并制定了四川泥石流预报的区域临界日雨量和临界小时雨强指标。     

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。     

震灾经济损失评估的遗传神经网络模型

地震灾害造成的直接经济损失与很多因素有关:致灾因子强度,主要包括地震震级、发震时间及地点、震源深度和地震动输入参数等;受灾体密度,主要包括衡量城市经济和社会发展水平的人口密度、城市密度、建筑物密度和财产密度等;城市抵抗地震灾害的能力.这里选取震级、地震动输入参数、人均国内生产总值GDP、受灾面积和灾区人口密度作为网络的输入节点,用直接经济损失率作为网络的输出节点,建立了基于遗传神经网络的震灾经济损失评估模型,对地震灾害所造成的经济损失进行评估,实例验证了该方法的有效性.     

基于自然正交展开的神经网络长期预报模型

对月降水量的前期500hPa高度场、海温场相关预报因子进行E0F展开，并取其中与预报量相关程度较高的主成分，结合人工神经网络技术，建立了一种新的短期气候预测模型。将这种新的预报模型与同样根据这些预报因子建立的回归预报模型进行了对比分析。结果表明，这种新的短期气候预测模型由于集中了众多预报因子的预报信息，并有效地利用了神经网络方法的非线性映射能力，因此比传统预报方法的预报精度显著提高，并且稳定性好，具有很好的应用前景。     

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。     

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。     

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。     

地质灾害预警预报信息发布系统——基于ANN和GIS的新一代发布系统

针对现有地质灾害预测预报信息发布系统所存在的不足,提出了基于WebGIS的新一代突发性地质灾害预警信息网络发布框架(NEW),它由灾害预测系统、WebGIS系统和监测及地质灾害信息获取系统3部分组成.研制了浙江省滑坡地质灾害预报预警信息网络发布系统(LAPS_IMS).实际测试和应用表明:LAPS_IMS通过发布现势的、准确的和直观的灾情信息,实现了多部门信息资源的共享,提高了公众参与度,为政府决策提供了强有力的技术支撑;同时,证明了NEW框架的正确性、有效性和合理性.     

基于组件式GIS的滑坡预报系统的研究

组件式GIS是GIS与组件技术相结合的新一代地理信息系统.本文阐述了组件式GIS的特点,进而讨论了如何利用MapX控件开发具有时空变化的滑坡预报系统.     

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。     

基于大数据分析的电网自动预警系统研究

针对现有电网自动预警系统存在分析不全面、方法不科学、使用范围有限等问题,采用大数据分析技术,从系统功能、硬件架构等方面进行分析改进,提出了基于大数据分析的电网自动预警系统的建设方案。应用结果表明:改进方案通过与各相关信息系统的互、联互通,实现了数据共享,为电网自动预警提供了真实、全面的基础数据,提升了电网自动预警的准确性和时效性。     

基于SSA-MGF的偏最小二乘回归神经网络的预报模型

本文采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis,SSA）方法对原始降水序列重构,并用均生函数（Mean Generating Function, MGF）方法对重构系列构造延拓矩阵,以此作为自变量,原始降水序列作为因变量, 再利用偏最小二乘法提取对因变量影响强的成分作为神经网络的输入因子,原始序列作为输出因子,建立神经网络预测模型.通过对广西全区6月份降水量进行实际建模并与其它方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的偏最小二乘回归神经网络预测模型较好,是一种具有较高应用价值的预测方法.     

地震学综合定量预报方法在华东地区的应用研究

根据周翠英等提出的ZSIP计算方法 ,对华东地区地震比较集中的南黄海地区进行以 3°×3°范围的时间扫描 ,结果表明该方法在重点监视区南黄海预报效能较好 ,预报效能评分R =0 .397,通过R值检验。     

基于气象灾害预报的作物种植类型决策方法

干旱、雨涝是农业生态方面重要的水文气象灾害,科学地根据水文气象预报来选择种植作物品种,一直是农业管理者、生产者非常关心的问题,传统的决策方法是根据农业总体区划、作物种植习惯和耕作习惯确定的,具有一定的局限性。提出了基于气象灾害预报对错概率的作物种植类型决策新方法,综合考虑了农业气象预报的误报概率和作物适应性,克服了传统方法的不足。对绥棱农场某种植区20年的水文气象资料进行了分析,计算了旱涝预报与实况联合概率矩阵,推导出水文气象预报对错概率矩阵;根据作物品种在不同天气状况的产量,确定了决策失误损失矩阵。实证分析表明,所提决策方法可有效地减少因旱涝灾害给粮食产量带来的损失,对作物品种的选择具有很好的实用参考价值。     

基于图论的水库群洪水预报调度系统的集成研究

鉴于水库群洪水预报调度系统集成管理将是今后重要的研究方向,利用图论分析方法,把水库群概化成一张有向图,运用邻接表、邻接矩阵和关联矩阵进行拓扑分析解决了水库群的集成问题。并以图论为基础,利用方案关联表进行方案的拓扑分析,降低了方案管理的复杂性,便于用户使用与管理。实际应用表明,基于图论设计开发的水库群洪水预报调度系统具有较好的通用性、可扩展性与易维护性。     

东北区夏季低温冷害的长期预报方法研究

利用东北区三大站(沈阳、长春、哈尔滨)50年(1951～2000年)夏季平均气温、前冬和夏季500hPa高度场、距平场及副高面积指数、海温场资料,对东北夏季低温冷害的环流特征进行了分析,建立了东北区夏季低温冷害预报模式;用春季高度距平平均场建立了夏季低温冷害天气预报模型.结果表明,东北区低温冷害与冬季副高面积指数及500hPa乌拉尔山附近的高度值呈正相关关系,与冬季西风漂流区附近(40°～45°N,160°～150°N)海温场呈反相关关系.所建方程及模式预报拟合率和预报准确率都比较高,可提前三个月左右做出预报.     

流域土地利用变化的面源污染输出响应及管理策略——以太湖地区蠡河流域为例

以太湖地区蠡河流域为研究区,通过解译1984,1995和2000年3个时段TM／ETM获得的土地利用分布地图,采用GIS叠加功能分析土地利用变化的模式,应用长周期水文分析模型L—THIA（longterm hydrologic Impact assessnent）,基于30年的降水日序列模拟了3个时段土地利用分布特征对地表径流量的影响,并通过流域土地利用类型与地表径流污染物浓度的定量关系参数,估算了不同时段土地利用模式下营养盐污染的产出量,分析了面源污染对土地利用变化的输出响应。分析结果显示,营养输出变化主要源于土地利用向面源污染高产出的建筑用地转变,以及径流总量的增加。1984年总氮产出为70．103t／a,2000年增加到86．667t／a,16年间共增加了23．628％;1984年总磷产出为10．497t／a,到2000年增加到15．413t／a,16年间共增加了46．832％。营养盐输出变化主要集中于丘陵间地和下游湖滨平原河网地区。最后,基于土地利用变化的面源污染输出响应的定量研究,分析了控制面源污染物增加的土地利用管理策略。