降维方法在广西前汛期降水预测中的应用

对广西88个站前汛期(4～6月)降水距平百分率作自然正交展开(EOF分解),选取累积方差贡献接近70%的前5个主成分为预报量.从前期大气环流场和海温场中分别查找预报因子,进一步对初选预报因子作降维处理,分别选取其中与5个预报分量相关程度高的主成分建立5个预报方程.经独立样本预报试验证明,该方法对广西前汛期降水趋势具有较好的预测能力.     

遗传—神经网络集合预报方法在广西热带气旋降水预报中的应用

利用多维尺度分析可以从一系列数据集的相似性信息中发掘其中的潜在结构信息,并通过样本点间的相似度构建相似矩阵,再将相似矩阵映射到低维欧氏距离空间获取新的特征的能力。论文以1980—2015年共36年的广西热带气旋逐日降水量为基础,综合考虑热带气旋降水的数值预报产品物理量预报因子,采用多维尺度分析的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行遗传—神经网络的广西热带气旋降水集合预报模型研究。遗传—神经网络的集成个体的输入因子是通过选出相关程度较高的数值预报产品的物理量场格点因子,同时网络的输出是通过多维尺度降维方法对初选预报因子群进行合理的降维处理来实现的。通过对2011—2015年影响广西的22个热带气旋共94个独立样本的试验预报的统计结果表明,对于暴雨以上量级的预报,广西89站的预报平均TS评分达到了0.3;同区域同样本的对比分析表明,新预报模型5年的TS评分比欧洲细网格的TS评分提高了15%以上;进一步对大量级的降雨落区的预报对比分析表明,新方案的预报效果比欧洲中心的预报更理想。     

TRMM卫星资料对陕西及周边地区夏季降水的探测

采用2002～2006年夏季6～8月热带降水测量（TRMM）卫星3841RT类数据资料,以发生在陕西及周边地区的连阴雨、暴雨和日降水量序列事件为例,通过比较TRMM卫星降水资料与地面气象站观测资料的差异,分析了TRMM卫星对陕西及其周边地区夏季降水过程的探测能力。结果说明TRMM卫星反映的陕西及周边地区夏季降水量值偏小,但探测结果能够大致表现陕西关中和陕南及同纬度周边地区夏季降水量的基本特征,对陕西北部地区夏季降水量的探测能力较差。     

气候变暖与我国夏季洪涝灾害风险

根据近十几年的月平均降水观测资料,对我国东部地区夏季降水的异常偏多和偏少的趋进行了分析,发现自７０年代后期以来,东部地区降水量及降水异常偏多事件有明显的处升趋势;同时异常偏少事件则略有下降,但不显著。     

长江流域旱涝灾害特征研究

利用长江流域地区(1956-2007年)148个站点全年的逐日降水资料,采用Z指数作为旱涝指标,对长江流域地区旱涝的转化规律及其时空变化特征进行了探讨,结果表明:长江流域降水量具有明显的年际变化,夏季和年降水量的变化趋势一致;春季的降水周期较夏季具有明显的周期性,从研究的时段内看,春季降水周期为17 ～21年为主,夏季以10～ 15年为主周期;旱涝灾害发生的频率与降水量、暴雨出现的频数呈现正相关,旱涝空间分布上存在一定的结构性,干旱大都发生在长江上游地区(四川和云南的一部分地区)以及湖北部分地区,洪涝主要发生于长江中下游地区,特别是在湖南、安徽、湖北等地.     

三种智能计算低温冷害预报模型的对比分析研究

为了探索不同的非线性智能计算预报建模方法在冬季低温冷害预报中的应用效果,利用广西区域逐日平均气温和降水资料计算得出的1951-2018年冷湿指数作为预报量。通过计算该预报量与前期再分析资料中的各种物理量相关得出预报因子。首先利用逐步回归方法,从初选的相关预报因子中,客观选出9个预报因子,再对未选入的预报因子作核主成分非线性降维计算,选出方差贡献最大的核主成分因子,作为各预报模型的输入因子。分别采用模糊神经网络方法(FNN)、遗传算法的神经网络集成(GA-ANN)预报方法以及粒子群算法的支持向量机(SVM-PSO)集成预报方法三种不同的智能计算预报建模方法建立预报模型,对2012-2018年的20次低温冷湿天气进行预报对比试验。结果表明,在同样的预报建模样本条件下,模糊神经网络预报模型对20个独立样本预报平均绝对误差最小。进一步的计算还表明,这三种智能计算预报模型均比同样预报建模样本和预报因子的线性回归预报平均绝对误差要小,显示了非线性智能计算预报建模方法,对于具有明显非线性变化特征的冬季低温冷害天气过程,比线性预报方法有更好的预报能力。     

云南近46年降水与气温变化趋势的特征分析

利用云南1961-2007年降水与气温资料进行线性趋势分析和突变检验。结果表明,近46年来云南年均降水量是趋于减少的,其中夏季降水量减少较为明显,减少率为4.5 mm/10a,且夏季降水在1971年前后发生了由多到少的突变。从降水的季节变化特征及异常值统计结果来看,云南雨季平均降水量是趋于减少的,而干季平均降水量趋于增加;从降水的地域分布来看,滇南地区降水呈缓慢减少趋势;滇中降水呈缓慢减少后略升状态;滇西北降水呈略升趋势;滇东北降水为明显下降趋势。近46年云南年平均气温是升高的,从全省气温变化的季节特征及异常值统计结果来看,春夏秋冬四季增温都明显,但冬季气温增加最为显著,增加率为0.27℃/10a,冬季平均气温在1995年出现了一次由冷到暖的突变。滇中及以东地区的气温变化增暖趋势明显,滇西地区气温也为增暖的变化趋势。     

吉林省夏季极端降水事件特征分析

利用吉林省46个气象站1961-2010年逐日降水资料,采用百分位定义极端事件阈值的方法,对吉林省极端降水事件的时空分布及变化趋势特征进行了分析。结果表明:(1)吉林省极端降水事件主要发生在夏季,其中5%的降水日数贡献了该季度25%～30%的降水量;夏季极端降水强度以通化地区最强、东部山区最弱,极端降水频率东部山区最大、西北部最小;(2)吉林省100mm以上的极端大暴雨天气也时有发生,通化地区南部发生几率最大,约为4～6 a一遇;中部一带约为8～10a一遇;西北平原区和东部山区出现大暴雨概率很小。(3)近50a吉林省夏季极端降水事件稍有增多的趋势,而强度变化趋势不明显,但存在明显的地域差别,西北部表现为频率减少、强度减弱,中部和东南部表现为频率增多、强度增强。(4)极端降水事件存在年代际差异,20世纪70年代极端降水频率最小,90年代极端降水强度最大,60年代初期极端降水强度存在由强转弱的突变。     

川藏铁路四川段沿线诱发地质灾害降水阈值研究

利用2009—2019年川藏铁路沿线四川段地质灾害数据、国家气象中心逐小时降水量资料,统计了地质灾害与降水的关系,发现研究区89%的滑坡灾害和96.6%的泥石流均发生在汛期,且地质灾害高发路段位于青衣江暴雨区,与四川地区降水时空分布特征相吻合。分析雨型、降雨强度、前期降雨等因子对地质灾害的影响,发现快速激发,中速激发和慢速激发的地质灾害分别约占33.3%、25.9%、40.8%,表明降雨历时并不是影响地质灾害发生的最直接因子,前期降雨的作用不可忽视;结合环境因子对地质灾害进行了分区,基于降雨历时-雨强(I-D)预报模型建立了川藏铁路沿线四川段引发地质灾害的降水阈值分布。利用该降水阈值的分布特征,检验了2019年引发地质灾害的降水量,发现阈值雨量的判别方法较为科学,具有较强的参考价值。     

中国的降水量符合正态分布吗?

利用适合性检验方法 ,对中国境内 16 0个测站自 195 1～ 2 0 0 0年 5 0年的逐月降水资料是否符合正态分布进行了检验 ,并在此基础上对该 16 0个测站降水量的统计分布做了区划。研究结果表明 ,对夏季 ,通过显著性检验的测站数最少 ,而对冬季 ,通过显著性检验的测站数最多 ,即中国夏季降水多符合正态分布 ,而冬季降水多符合非正态分布。一方面 ,我国降水量的统计分布具有一定的区域性、其中黄河流域以南和江淮流域 ,东北地区的东部和西北部以及云南的部分地区为基本符合正态分布区 ,其原因是该区域的气候基本属于季风性气候 ;西北、华北和东北西部为严重偏离正态分布区 ,其原因是西北地区的气候基本是大陆性气候 ;其他地区为偏离正态分布区。另一方面 ,我国降水量的统计分布又具有较强的局地性 ,因此 ,在做有关降水量的分析预报时 ,有必要考虑其统计分布特征。     

异常环流背景下贺兰山地形对8.21特大致洪暴雨的影响分析

利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料对2016年8月21日傍晚到夜间贺兰山沿山特大致洪极值暴雨展开研究,分析了异常大气环流形势及其影响,并利用天气研究和预报模式WRF(Weather Research and Forecasting model)进行数值模拟和地形敏感性试验,研究了贺兰山地形对暴雨过程的影响。结果表明:超强厄尔尼诺结束后的盛夏,大气环流形势发展异常,8月南亚高压和副热带高压异常偏强,西北地区东部处于高温、高湿、高能控制,副高的快速进退和冷平流的入侵,触发暖湿不稳定能量强烈聚集与快速释放,导致特大暴雨的爆发。其发生在200hPa高空急流分流区即强辐散区、中空西南气流的高温高湿区、低空偏南急流轴左侧流场最大弯曲处的强暖平流区、850hPa偏东大风速轴南侧的风速辐合区,天气尺度强迫作用相对较弱的环境中,500hPa短波槽与700hPa、850hPa低涡切变线和偏南偏东急流以及地面气旋式切变辐合线共同作用是其发生的主要影响系统。贺兰山地形对特大暴雨的发生有明显的增幅效应,主要是贺兰山地形阻挡与强迫抬升作用,促使低涡切变强烈发展从而影响了降水范围、强降水落区及其中心位置等。     

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。     

基于交叉谱分析的气象干旱与农业干旱滞后响应研究

为解决干旱问题、实现区域的早期干旱预测,该文对山东省区域应用交叉谱方法分析气象干旱与农业干旱之间的联系。首先,选取1982-2014年的NDVI和降水量日数据进行5 d平均,采用Savitzky-Golay滤波对NDVI时间序列重建;其次,根据山东省降水量的时空特征,将1 a划分湿润期和干旱期两个阶段;最后,采用NDVI和降水量的交叉谱分析,分别计算干旱期和湿润期的NDVI-降水量滞后响应时间及植被滞后时间空间分布,并探讨影响NDVI-降水量滞后时间的主要因素。结果表明:山东省降水量时空分布不均,由西北至东南方向逐渐增高,且降水量主要分布在5-9月份,占全年总降水量的78%;湿润期的NDVI与降水量多年平均相关系数(平均值为0.58)大于干旱期(平均值为0.40);干旱期的多年平均滞后时间处于11~15.5 d,湿润期的多年平均滞后时间处于15~21.5 d,湿润期的滞后时间高于干旱期的滞后时间,且山地丘陵的滞后时间长度低于平原区;干旱年,鲁西北平原的NDVI-降水量滞后时间较短,湿润年,鲁南和鲁中山地的NDVI-降水量滞后时间较短,且发现植被响应滞后时间与降水量在年时间序列上存在滞后0.16 a的显著相关性。气象干旱与农业干旱传播时间的研究,在实现对农业干旱短期预报的基础上,反映了不同区域植被的干旱脆弱性,有助于管理者对水资源做出及时、合理的调度。     

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.     

基于机器学习方法的上海市暴雨内涝灾情预测模型研究

本文基于区域灾害系统理论,综合考虑致灾因子、暴露度和脆弱性,提出了一套暴雨内涝灾情预测指标体系;在此基础上利用上海市应急联动中心110接报暴雨内涝灾情数据,构建了暴雨内涝灾情预测BP模型(Back Propagation Model)和XGBoost模型(Extreme Gradient Boosting Model),并对比分析了预测模型效果,实现对上海市暴雨过程内涝灾情数量预测;最后对内涝灾情影响等级进行阈值划分,以期为暴雨内涝影响预报与风险预警业务、服务及灾害管理提供技术支撑。结果表明:1)综合考虑致灾因子、暴露度、脆弱性指标且不经主成分分析降维的指标组合作为暴雨内涝灾情预测指标体系时,BP模型和XGBoost模型的预测精度最优;2)全量样本XGBoost模型总体表现最优,暴雨内涝灾情的右偏分布和内涝灾情的异常高值均对XGBoost模型预测误差有不同程度的贡献;3)综合评价法在历史灾情百分位法和模拟灾情百分位法基础上,结合多年业务实践经验和用户对于110灾情的处置承受力对暴雨内涝灾情进行阈值划分,在实际应用中具有一定参考意义。     

强增温区及其形态变化对台风转向的指示作用

根据美国国家环境预测中心（NCEP）的温度资料，以近年来在我国华东登陆或近海转向的台风为例，对台风中心附近的异常增温与未来的移动方向进行了诊断分析。结果发现：中、高层台风中心附近的异常增温对台风未来的移动趋势有着很好的指示作用，尤其是对台风移动方向的突然改变具有预报意义，强增温区及脊（轴）线方向预示着台风未来的移动方向。由此得出了一个台风路径预报的新途径。     

河南省春季降水与温度变化的时空分布——基于地理信息系统的分析

春季的气候条件异常一直是制约河南省小麦生产的瓶颈之一,春旱作为河南省主要的气象灾害,严重影响了小麦的生长。近几十年来,极端天气事件随着全球气候变暖的加快而越发频繁。春季干旱发生的主要因子降水和温度的变异性显著变大。基于GIS及和河南省30年的气候整编资料,对河南省春季降水、温度及降水温度比的变化趋势及时空变化分布进行了研究。结果表明:豫南春季降水减少最为严重(南阳盆地除外),豫中次之,豫北春季降水稍有增加;从温度的变化分布来看,河南全省春季温度都呈上升趋势,其中,豫南的信阳、驻马店,豫西北的济源、焦作、洛阳、郑州及平顶山地区温度上升趋势较大,南阳盆地、豫东平原及豫北平原地带温度变化相对较小;反应春季气候异常的降水温度比豫南为负向变化最大,豫北为正向变化最大,空间分布与春季降水基本吻合。综合分析说明未来河南地区的气候变化将会更加不稳定。     

中原地区旱涝等级预测──利用游程理论和王邨重建的2232a降水距平资料

本文采用王重建的２２３２ａ降水长序列运用Ｍａｒｋｏｖ过程理论分析了中原各地区旱涝等级的概率特征；定义了净旱涝历时、净旱涝烈度、平均净旱涝烈度参量，并用之建立了中原中心区降水的丰枯段等级预测模式。为中原地区旱涝分析和预测提供了理论依据。     

海洋冰情预测的径向基函数网络模型

为了提高非线性时序预测模型的精度,利用自相关技术分析了海洋冰情时序的延迟特性,据此确定了RBF网络的输入、输出向量,给出了MATLAB环境下海洋冰情预测的高精度径向基函数(RBF)神经网络的结构、设计、仿真函数和图形结果的输出方法,建立了海洋冰情预测的高精度RBF网络模型.使用27年的海洋冰情实测资料进行了网络的训练和检验,并将之用于预测,各训练样本的误差为0.0,预测值的精度高于门限自回归模型预测的精度.实例分析表明,所构建的RBF网络模型能充分利用预报因子的信息和神经网络方法的非线性映射能力,模型稳定性好,精度高,可广泛应用于各种自然灾害的非线性时序动态预测.