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。     

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。     

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。     

利用欧洲数值预报产品制作哈尔滨市七日天气预报

阐述了利用已有数值预报产品和NCEP历史资料通过相似方法制作哈尔滨市24～168h的七日天气预报(包括降水、最高气温、最低气温)。根据高空形势场、地面形势场和物理量场相同条件下,其天气现象一般相同的天气学原理,将高空预报形势场与历史形势场作形、值相似比较,筛选出关系较好的相似个例,导出相似个例的要素,以其作为预报日的要素预报参考,并结合T639降水量预报和日本降水数值预报作出降水的综合预报。     

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。     

广西夏季异常降雨量的前馈网络预报模型

以1957～2001年广西37个基准站的夏季(6～8月)平均降水量为基础,将夏季降水量距平百分率大于等于20%、小于等于-23%作为异常多雨和少雨年,建立广西夏季降水量"0、1"化的异常序列,利用前馈网络的非线性映射技术,构造广西夏季降水异常预报模型.通过对该模型的预报检验分析发现,该预报模型不仅能准确地报出历史样本的异常多雨和异常少雨年,并且对2002～2004年的独立样本预报也全部正确.这为异常降水的短期气候预测业务工作提供了新的思路和方法.     

西安市汛期降水变化特征及驱动机制研究

变化环境下城市内涝灾害事件频发,已严重威胁城市居民生命财产安全,汛期降水强度大、持续时间长、影响范围广,是城市内涝主要致灾因子,通过分析城市汛期降水变化特征并进一步揭示其驱动机制,可为城市防洪减灾与水资源管理提供参考。本文采用Mann-Kendall检验、累积距平和连续小波变化等方法分析西安市1951-2017年汛期降水变化特征,采用交叉小波和小波相干揭示太阳黑子、大气环流异常指数北极涛动(AO)、南方涛动指数(SOI)、厄尔尼诺(ENSO)、太平洋年代际振荡(PDO)、北大西洋振荡(NAO)对西安市汛期降水变化驱动机制。结果表明:西安市汛期降水量主要集中在中雨和大雨。汛期降水总量、小雨和暴雨降水量均呈减少趋势,日降水量、中雨和大雨降水量呈增加趋势。汛期降水总强度、日降水强度、月降水强度和不同等级降水的强度均呈增加趋势。汛期降水集中度Q指数呈增加趋势,降水日数减少,汛期降水有更为集中的趋势。汛期降水量存在1958和2002年两个突变点,并且有7-9年的显著周期。AO和太阳黑子对汛期降水的影响最为显著,其次为SOI、NAO和ENSO,PDO的影响相对较弱。AO、SOI、PDO和NAO对汛期降水主要存在正向驱动,ENSO对汛期降水主要为负向驱动。1975年之前太阳黑子对汛期降水有正向驱动,1975年之后则为负向驱动。     

近百年广西汛期降水的诊断及预测研究

本文利用奇异谱分析及最大熵谱方法对广西近百年前、后汛期降水进行诊断分析，结果表明：广西前汛期降水主要存在20-30年的长期变化、2～3年左右的准两年振荡及12-16年左右的年代际变化；后汛期降水除存在明显下降趋势外，还存在20-30年的长期变化、2-3年左右的准两年振荡及4年左右振荡周期。且各主要振荡模振幅有明显的低频振荡特征，在不同时段里表现有强有弱。结合白回归方法对重建分最预测的基础上进行降水趋势预测，从1998-2005年预测结果来看，效果较好。     

年度洪涝灾害风险评估模型及其应用——以湖南为例

依据灾害概率风险评估理论,考虑汛期降水的可预报性,基于历史洪涝灾害事件,尝试性地构建了年度洪涝灾害风险评估模型,以湖南为例,对评估模型进行了检验与应用。结果表明:模型建立了前期海温和环流指数等因子与汛期区域降水时空分布的回归预报方程,应用概率风险分析得到年度不同降水下直接经济损失分布,结合蒙特卡洛仿真模拟求解损失的超越概率曲线,评估年度洪涝灾害单次最大可能损失、年度总损失以及年期望损失;模型集"未来年度汛期降水预测"、"降水与损失分布关系拟合"、"损失超越概率评估"于一体,是对全过程年度洪涝灾害风险评估方法的新探索;湖南年度洪涝灾害评估案例表明该模型可操作,结果与实际情况相符。研究可为完善灾害风险评估内容与技术方法提供新视角,亦可为开展业务实践提供方法借鉴。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

广西春旱的时空分布特征及成因分析

利用广西具有气候代表性的32个站点1961-2007年逐日降水量资料,引入季节无雨日作为划分干旱的标准,采用EOF分析等方法,分析了广西春旱的时空分布特征;并用NCEP再分析资料、NOAA海温资料、国家气候中心的74项环流特征量资料等,对广西春旱的成因进行了分析。结果表明:从时间变化看,广西春旱的趋势变化不明显,主要以年际、年代际变化为主,从空间分布看,广西春旱以全区一致性型为主要空间分布型;在春旱年,广西上空对流层低层出现偏南-西南气流距平强辐散异常,伴随有明显的水汽通量辐散异常,同时东亚大槽偏弱,阿留申低压明显减弱,中纬度大陆高压减弱,中高纬环流平直,不利于冷空气南下华南;广西春旱年前冬阿留申低压明显增强,大陆高压也增强,冷空气活动频繁,当前冬印缅槽偏弱时,广西春季发生干旱的可能性较大。     

近50年中国汛期暴雨旱涝的分布特征及其成因

利用全国160个站点的汛期降水量资料，采用EOF展开并结合聚类相似方法分析了我国汛期旱涝的分布类型和暴雨雨量对每个雨型的多雨带位置和强度的贡献，还探讨了我国汛期主要雨型的500hPa大尺度环流背景。对暴雨和雨型的研究结果表明：主要多雨带中心区域与暴雨总量的显菩正距平区域有很好的一致性，这说明我国汛期8个主要多雨带类型的多雨中心主要是由频繁的暴雨造成的。     

基于均生函数的最优子集回归方法在江西雨季降水预测中的应用

通过基于均生函数的最优子集回归方法在江西雨季 (4～ 6月 )降水预测中的应用 ,发现预报步长为 1 a时 ,预报效果较为理想。其中 4月份的预报能力最强 ,5、 6月份的预报能力次之     

浙江省梅汛期降水与洪涝灾害的长期变化

梅汛期降水是引发浙江省洪涝灾害的重要原因之一.首先,应用相关分析,对浙江省境内57个气象观测站29年来(1971-1999)梅汛期降水的空间分布特征进行了分析,论述了省内不同地区梅汛期降水的长期变化规律.分析发现,这一时期的梅汛期降水明显呈现缓慢增加的趋势,并有着6年和3-4年的显著周期,这说明梅汛期降水可能与ENSO存在着一定的联系.最后,探讨了梅汛期降水异常与洪涝灾害之间的关系.     

低空急流暴雨天气概念模型及其雷达回波特征分析

对2002-2010年广西12个急流暴雨个例进行的分析研究表明,广西急流暴雨是在大尺度背景下,由天气系统和中小尺度系统共同影响的结果,当有低空急流存在的情况下,降水量有明显的增幅作用;对天气背景的分析表明,低空急流暴雨天气概念模型主要有低涡急流型和深槽切变急流型以及副高加强急流型。雷达回波主要有块状、带状和絮状三种类型;再通过分析低空急流暴雨过程的雷达回波强度、回波演变、其他产品特征、回波的源地移动、暴雨落区等主要内容,形成低空急流暴雨的短时预报模型。     

福建省近50年旱涝时空特征演变——基于标准化降水指数分析

旱涝灾害是影响我国的主要气象灾害之一。利用福建省60个气象站1960-2006年逐月降水观测资料,采用标准化降水指数(SPI)、M ann-Kendall检验、正交经验分解函数和旋转经验正交分解函数等方法,分析了近50年福建省旱涝时空变化的特征。结果表明:(1)福建省近50年总体上向涝的趋势发展,SPI指数在20世纪60年代先升后降,至70年代中后期开始上升,80年代初发生短暂下降,此后持续上升,上升趋势一直持续到21世纪。(2)旱涝呈现阶段性变化,1960-1972年、2000-2005年为干旱发生频繁的阶段;20世纪70年代中后期、90年代则为雨涝频繁的阶段。(3)根据旱涝特征差异,福建省可划分为闽东南沿海、闽北、闽东与闽西等4大区域,4个区域总体上与全省具有相对一致的旱涝趋势,但在某些时段南北方向上的不同区域之间存在差异。(4)福建省20世纪70年代中期和2000年以后旱涝变率最大,20世纪80年代初变率最小,且4个区域也表现出类似的特征。     

地下水回灌补源防治咸水入侵技术研究 --以山东省广绕县为例

山东省广绕县井灌区由于长期超采地下水，引起区域地下水位持续下降、咸水入侵和地裂缝等一系列环境地质问题，成为区域社会和经济持续发展的制约因素。采用地下水回灌补源和调蓄技术是防治咸水入侵的有效途径。探讨了地下水回灌补源系列技术方法，涉及试验研究、数学模拟与优化技术等。室内、野外试验研究为地下水回灌规划和设计以及建立数值模拟模型提供了基本数据和参数。为了优化调整地下水开采量和回灌补源，建立了管理模型。管理模型预测表明，引用黄河水和汛期雨洪水回灌补源，以及通过节水减少漏斗区地下水开采量等系列措施可以有效地阻止咸水入侵，逐步改善区内的地下水环境。