门限自回归模型在海洋冰情预测中的应用

给出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ） 的一套实用方法, 用作者提出的改进遗传算法可同时优化门限值和自回归系数,成功地解决了ＴＡＲ建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题。实例计算的结果说明了, 这套方法在海洋冰情预测中是可行的和有效的, 在各种自然灾害非线性时序动态预测中具有重要的理论意义和广泛的实用价值。     

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.     

山区灾害滑坡风险非线性预测研究

传统山区灾害滑坡风险预测方法,对山区滑坡风险进行预测与分析同时,存在预测响应滞后以及预测准确率较低问题。提出山区灾害滑坡风险非线性预测研究方法。基于山区灾害滑坡影响因素,构建非线性斜坡系统,对斜坡单元进行量化分析,完成滑坡非线性动力学模型设计。利用该动力学模型与时间序列的研究,对滑坡形态与时间影响进行综合分析,判定危险滑坡源,对其进行空间相分析,完成山区灾害滑坡风险非线性预测。实验数据表明所提非线性预测方法相比于传统预测方法,响应时间提升96.18%,准确率提升48.95%。     

自适应滤波法在洪水预测中的应用

尝试用时间序列分析中的自适应滤波法对江河灾害性洪水进行预测，认为加权因子个数和自适应常数的确定是关键。以荆江沙市站１９５０～１９９５年的年最高水位资料为研究对象，借助计算机编程与计算，确定了最优加权因子个数和自适应常数，建立了适合于该站未来年最高水位的预测模型。预测结果与误差分析表明，自适应滤波法用于江河洪水预测是可行的。     

遥感技术在城市建筑震害预测中的应用研究

长期以来,在城市的震害预测研究工作中,建筑物属性信息的主要获取方法是基于人工调查的传统方式。近年来,随着遥感技术的发展,尤其是高分辨率民用遥感卫星的成功发射,使得利用遥感技术进行城市震害预测成为可能。鉴于传统的信息获取方式存在的费时费力,数据获取周期长,数据信息时效性差等缺点,以郑州市中牟县的部分住宅区为例,对高分辨率遥感影像在城市震害预测中的应用做了相应研究。     

指数平滑法在西安地面变形预测中的应用

首先详细介绍了指数平滑法及二次曲线指数平滑法的预测过程, 然后用它对西安市地裂引起的地面变形进行了预测。结果表明预测效果良好。同时, 文中指出了应用指数平滑法的一些优点及应注意的一些问题。     

近30年来湖北洪涝灾害时序特征及预测分析——基于分形与混沌理论的研究

借助分形与混沌理论,对1978-2004年湖北省洪涝灾害成灾面积时间序列进行了分析,重构了其嵌入相空间序列,计算了其关联维数和饱和嵌入维数,确定了模拟相应动力系统所需的基本变量数目;同时,通过计算Kolmogorov熵,得出了对该洪涝灾害时间序列进行预测预报的时间尺度.最后,基于R/S分形分析,对湖北省未来洪涝灾害成灾面积的发展趋势作了预测,对该省洪涝灾害成灾面积可能呈现增大趋势的原因进行了分析,并提出了相应的对策.研究表明,该方法是一种有效的研究洪涝灾害时间序列分形特征的方法,能够客观、合理地反映洪涝灾害系统的分形特征,能为建立洪涝灾害成灾面积时间序列预报模型提供基础信息.     

高分辨率遥感图像在城市快速震害预测中的应用研究

以河南省某县城为例,通过分析高分辨率遥感图像,获取建筑物的属性信息,结合相关调查数据,建立震害矩阵,得到震害预测结果,计算综合地震危险性指数,评价该区域综合抗震能力。与实际调研结果对比后发现,基于高分表率遥感图像的建筑物信息提取技术具有较高精度,能够满足大范围快速震害预测的需要。     

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。     

支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用

针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,在综合分析了各种震后火灾损失预测方法的基础上,提出了基于支持向量机的城市震后火灾损失预测模型。以地震火灾的历史资料为依据,建立学习样本和测试样本,并与BP神经网络预测方法相比较,验证了其可行性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法。     

城市地震灾害紧急救助的时序特性分析

基于唐山地震和阪神地震 ,从理性认识的高度分析了城市地震灾害紧急救助的主要时序特性。这些特性是地震救灾的一种规律 ,它们取决于地震灾害的突发性 ,多种灾害的叠加性、综合性和不能自发复原性 ,灾民性命救助的急迫性和救灾内容、步骤、方法的雷同性等     

植物微核技术在环境污染监测中的应用

微核是染色质的核外体，一般由断裂的染色体或非整倍体形成。带有微核的细胞出现的频率是检测化学物质等污染物对细胞遗传物质影响的一个良好指标。植物微核技术是根据环境中污染物能引起植物DNA损伤，诱发染色体畸变而形成微核的原理来检测诱变物质对染色体损伤的一种简便易行的方法。利用这种技术可以检测出有害气体、重金属、有机物等对生物体遗传物质的影响程度，目前已经被广泛地应用于环境中大气、土壤、水体等污染的监测。该文对植物微核技术的原理及其在环境污染监测中的应用作了概述。     

哈尔滨市降水形势对大气污染物浓度稀释的影响

大量的观测事实和分析表明，随着季节的变化，降水对大气污染物浓度稀释的影响是比较复杂的。冬季，降雪越多，严重污染出现的概率越大；降雪时的天气往往风速小，湿度大，空气层结较稳定，扩散能力较弱。春季，降水对污染物浓度的影响就大一些，降水对PM10有较大的稀释作用，尤其对NO2稀释的影响更大一些，高湿的低温东风雨水对污染物浓度有降低的作用。夏季，降水大于等于10．0mm时高温高湿降水对污染物的稀释作用较大。秋季，高湿气压降低，降水10mm以下，对污染物浓度有降低的作用。     

粗糙集理论在震害预测中的应用

知识约简是粗糙集理论的核心问题。首次尝试将这一概念用于建筑物震害预测工作中，结合震害预测工作的实际，提出了一种基于属性重要性的近似相对约简算法，并通过实例验证了其可行性。所述研究具有理论和现实意义，对今后进行有关抗震防灾工作具有很好的应用价值，并为开展震害预测工作提供了新的研究思路和手段。     

我国东亚飞蝗发生的气候背景及长期预测

我国东亚飞蝗的发生发展与大气环流的变化密切相关。对1952—1999年我国东亚飞蝗的发生面积与大气环流的74项特征指标值进行了相关研究。结果表明，上一年9月到当年4月大西洋副高面积、强度、脊线位置、北界，上一年9月、10月西藏高原指数，当年1月、2月、5月亚洲区极涡面积。北半球1月极涡面积，亚洲3月纬向环流指数以及亚洲5月经向环流指数与我国蝗虫发生面积相关明显。其中大西洋副热带高压对我国东亚飞蝗发生的影响主要是通过影响秋冬季节蝗卵的孵化和越冬期间的地面温度，从而影响蝗卵基数和孵化为成虫的数量，进而影响着我国东亚飞蝗发生、发展和危害情况的变化。通过上述对蝗虫发生有明显影响的大气环流特征值进行回归分析，结果表明。上年9月和当年4月大西洋副高脊线、3月大西洋副高北界、上年9月西藏高原指数、5月亚洲区极涡面积和3月亚洲纬向环流指数与发生面积拟合较好，说明这些大气环流特征值的强弱是决定东亚飞蝗发生的关键因素。     

基于二维地震时间序列的PPAR模型在天山地区的应用研究

将PP理论和时间序列分析中的自回归(AR(K))模型结合起来,建立投影寻踪自回归预测模型,在固定研究区内,同时实现地震震级和时间的2要素预测,进而建立二维地震时间序列的投影寻踪自回归模型(PPAR模型)。研究中选取新疆天山地区不同空间尺度的14个实验区进行验算,首先选取范围较大地区作为实验区,然后,逐渐缩小研究区范围,建立相应的PPAR模型。针对每个区域分别尝试以未删除余震的序列、删除余震序列及同时删除余震和前震的序列建立模型,一般来说,以同时删除余震和前震的序列建立的模型具有普适性。研究结果表明:范围较大和地震发生频度高、强度大的研究区建立二维地震时间序列的PPAR模型,其内符、外符检验的合格率均较高,故所建的模型是可行的、有实际意义的。而对于范围相对较小、地震发生频度相对较低的研究区建立二维地震时间序列的PPAR模型,由于受样本量的制约,其信度降低,但其对震级和时间2要素的预测在现实的地震预报实践中仍具有一定实效和指示意义。     

我国小麦白粉病发生流行的长期气象预测研究

确定了影响我国小麦白粉病发病流行的9项关键环流特征因子指标,其中4项较好地表征了我国小麦白粉病发病面积轻、偏轻、偏重、重4个级别的气候特征.以关键环流特征因子距平为预测因子,建立的上年10月初、当年4月初制作预报的2个全国小麦白粉病发病面积距平预测模式历史拟合效果较好,对2004年的外延预报准确率分别达87.5%和98.2%.通过分析关键大气环流特征因子对我国小麦白粉病发生流行的可能影响机制,发现前期关键环流特征因子对我国小麦白粉病的发生流行具有很好的气候背景指示效应.     

哈尔滨市区雾的特征分析及预报指标研究

利用哈尔滨市1954-2003年天气现象地面观测资料中雾的记录,分析了哈尔滨市区雾发生的年际、月际和日变化规律,总结出了雾发生的气象要素、天气分型和预报指标.     

基于神经网络的岩体边坡稳定性的灰色聚类空间预测法及其应用

针对岩体边坡稳定性与影响因素之间的非线性关系,提出了基于神经网络的岩体边坡稳定性的灰色聚类空间预测法,结合实例仿真分析,表明该方法能较好地处理岩体边坡稳定性与影响因素之间的灰色非线性关系,同时,能比较准确地预测岩体边坡的稳定性。