基于MODIS数据的云降水估计方法

利用卫星遥感资料定量估计降水及其区域分布对强降水等灾害性天气监测具有十分重要的意义,还可弥补常规气象观测的不足,提供更为丰富的降水信息。(1)利用MODIS卫星的可见光、近红外、短红外、中红外和热红外波段数据,采用云指数法和多光谱综合法对云类型进行了判识,有效地分类出云和冰雪、卷云、水云和高、中、低云。(2)在云分类的基础上定量反演了各类云参数,包括云顶亮温梯度、云顶亮温最小值面积变化、不同量级的云顶亮温面积及变化趋势、对流云的核心位置判别、亮温方差和大气中的水汽含量等因子参数,结合地面实测降水数据和地表高程数据,建立了降雨的强度的定量估计模式。(3)通过对2007年7月16-18日、26-29日的新疆大降水过程进行降水估计,并对估计值与区域站地面实时观测降水值作了比较,结果显示相对误差为31.97%,均方根误差为2.31 mm。降水量级的定量误差在±3 mm以内的占66%,±5 mm以内的占86%。因此,该模式具有较好的降水估计效果。     

应用吸收结构法预测火山灰云漂移轨迹

火山灰云能对航空运输安全产生直接危害,所以对火山灰云轨迹进行预测是非常必要的。吸收结构法和PUFF模型都能依据数值天气预报的数据预测火山灰云飘移轨迹。应用这两种方法的原理,采用美国1958年至1997年的精确大气轨迹参数数据,计算了风场的吸收结构,减化了计算过程,摆脱了对数值天气预报数据的依赖,实现了火山灰云漂移路径预测,并与吸收结构方法进行了比较。结果表明,应用风场计算的方法进行火山灰云追踪是可行的。     

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。     

基于多普勒天气雷达体扫资料的下击暴流预警方法研究

本文利用新一代多普勒天气雷达体扫数据、自动气象探空站和地面大风测站资料,对2009-2013年湖北省大风天气过程的风暴特征量进行相关统计分析,通过云模型和支持向量机(SVM)等方法确定了包含环境、反射率和径向速度特征的9个下击暴流雷达预警指标。基于已确定的预警指标,分别利用Bayes和BP神经网络两种方法建立了下击暴流预报模型,通过识别结果检验表明,两种算法均能有效区分大风与非大风。Bayes方法大风击中率(POD)可以达到81.8%,大风和非大风预报准确率为86.7%,虚警率(FAR)和失误率(FOM)分别为5.2%和18.1%,TS评分0.77; BP神经网络非线性预报方法对大风的识别准确率为84%。进一步证明了提出的下击暴流雷达指标的可预报性和实用性。     

卫星遥感在大雾生消动态监测中的应用

利用ＧＭＳ－５静止气象卫星资料,研究大雾生消动态遥感监测方法,并用此方法对沪宁高速公路大雾进行实时监测,取得了较好的效果。     

基于最大熵谱和云模型的巢湖流域降水预测

基于最大熵谱原理和云模型理论,对巢湖流域11个市县1955-2005年汛期的历史降水数据进行分割,并逐一建立对应的降水历史云和趋势云,将二者根据权重叠加形成预测云;通过预测云的正向发生器产生并加权平均得到对应的降水预测值,与神经网络预测的降水值以及2006年实际降水值进行了比较,预测结果明显好于神经网络,更加接近于实际降水值。研究表明该方法对于挖掘短序列时间降水特征,模拟降水随机性与模糊性具有一定的优势,较好地预测了研究区域的降水。     

农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法--以MODIS数据为例

以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段MODIS卫星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程,为快速地进行农业旱灾监测中的水热遥感参数估计提供方法选择.虽然MODIS有8个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段31和32特别适用于农业旱灾监测中所需要的地表温度遥感反演.因此,在算法上,我们将选择计算过程相对简便但反演精度又很高的两因素分裂窗算法.详细地讨论了如何快速地估计分裂窗算法中大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数.从实际应用来看,本文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,并获得很好的反演结果.     

基于半分析算法的太湖水质参数多光谱遥感反演

半分析算法基于固有光学特性数据,具有明确的物理意义,能同时反演多种水质参数,是水质遥感反演的趋势。基于太湖实测的吸收系数与后向散射系数数据与Landsat/TM数据,利用Gordon半分析模型,对叶绿素a、悬浮物与黄色物质进行了同步反演,并探讨了半分析算法适用于内陆水体多光谱遥感数据的潜力。多水质参数同步反演方法为水环境综合分析提供了有利的技术手段。     

应用NOAA/AVHRR资料监测土壤水分和干旱面积

利用气象卫星资料监测土壤水分及估算干旱面积的研究方法已有很多,但监测精度还有待提高。通过利用近地面温度日较差实测资料,对气象卫星反演地表温度日较差进行了订正,使得热惯量计算值更接近实际。利用订正后的卫星反演地表温度日较差计算的热惯量与地面农田实测土壤绝对湿度进行回归分析,发现0~30cm土壤水分实测值与热惯量的相关显著,50cm以下不能通过显著性检验。在GIS平台的支持下,对2004年初夏发生的干旱进行了监测,监测结果精度较高,并为干旱灾害的进一步评估打下坚实的基础。     

FY-2静止卫星监测雾的方法研究

云、雾与下垫面在可见光、中红外和长波红外波段的反射及辐射特性存在差异。FY-2静止卫星资料的时间分辨率高,有助于实时监测雾的形成与演变。根据雾在可见光及红外波段的反射和辐射特性,其与云、地表、水体等之间的差异,通过分析对比分别提取了日出前后雾的监测阈值和监测流程,并利用该方法对2007年12月19-20日华东、华北地区的一次大雾天气进行了监测,准确率达到76.6%。     

基于激光雷达的输电线路山火灾害损伤评估

传统基于BP神经网络的输电线路灾害损伤评估方法,由于未考虑空气粒子散射的影响,存在评估结果不准确的问题,因此提出一种基于激光雷达的输电线路灾害损伤评估方法。利用激光器发出激光束脉冲,经过烟雾粒子散射,信号被光学系统获取后得到后向散射信号功率的激光雷达方程,采用Fernald算法区分空气粒子散射与烟雾粒子散射,利用激光雷达方程得到散射系数和消光系数,经反演计算得到烟雾信息,判断是否发生山火线损灾害。根据激光雷达获取的灾害数据,建立输电线路灾害损伤评估体系,该体系通过支路过载程度、线路负荷损失比、用户停电损失比等评估输电线路灾害损伤程度。实验结果表明,激光雷达能够准确监测到270～570 m范围内的烟雾脉冲波形,匹配结果为0.39,与历史数据吻合,说明该方法实用性较高。     

一种基于BP网络和粒子群算法的拱坝可靠度分析方法

为了进行极限状态方程不明确的大型结构可靠度分析,提出了结合神经网络和粒子群优化计算拱坝可靠度的算法。确定性力学分析采用ANSYS软件,利用BP神经网络来模拟高度非线性映射关系的功能函数,基于罚函数和粒子群优化法进行可靠指标计算。综合C语言、ANSYS的APDL二次开发以及MATLAB混合编程技术,编制了该算法的可靠度分析程序。算例表明,该方法适应于隐式功能函数的复杂结构可靠度分析。     

基于改进的PSO‑BP神经网络的边坡稳定性研究∗

边坡稳定性研究对于重大地质灾害防治极其重要，但由于影响边坡稳定性的因素具有非线性、多样性以及模糊性等特征，边坡稳定性分析一直是地质灾害防治领域的热难点问题。已有研究表明神经网络预测模型可有效应用边坡稳定性分析，但同时存在预测精度低、鲁棒性差、收敛速度慢等缺点。为改善上述问题，在粒子群算法优化的 BP 神经网络（简称 PSO?BP 神经网络）算法基础上提出一种改进的边坡稳定性预测模型。该模型以容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、高度、孔隙压力比作为输入参数，以安全系数作为输出参数。通过借鉴遗传算法中的变异思想来提升模型全局寻优的能力，利用能量函数负梯度下降原理提高模型的收敛速度。将所收集到百余条边坡数据进行数据清洗，最终得到 80 条高质量边坡数据，随机选取其中的 50 条边坡数据作为模型的试验数据。最后采用十折交叉验证的方法对模型的准确性进行验证，并在多维度与其余边坡稳定性神经网络预测模型进行对比分析。结果表明：①该模型相比于其余模型收敛速度、准确率、鲁棒性均有明显提高；②将 K 折交叉验证应用在小样本数据下的边坡稳定性神经网络预测模型，可有效避免结果的偶然性。③该模型的预测误差仅为 4.31%，满足工程精度需求，可在实际工程中为边坡稳定性分析与灾害防治提供参考。     

淮安市砂土地震液化势的综合评估

建立了BP神经网络模型LM算法的砂土地震液化判别方法,采用LVQ模式分类网络对数据进行分类,选取唐山地震时76个场地、320组现场液化勘察资料为研究对象,训练和检验网络模型的数据各160组,结果表明,该方法的砂土液化预测准确度为96.8%。根据淮安市典型场地土的钻孔资料,采用《建筑抗震设计规范法》液化判别法(规范法)、美国国家地震研究中心建议的液化判别简化方法(NCEER法)和谢君斐-陈国兴液化判别方法(谢-陈法)等3种液化判别方法及本文提出的BP神经网络模型液化判别方法对22个钻孔、120标贯点进行了液化判别,结果表明:14种地震液化判别方法的计算结果基本一致;2NCEER法比谢-陈法的计算结果要保守;3谢-陈法与规范法的计算结果很吻合,预测正确率相差不大;4规范法相对BP神经网络模型法的计算结果要保守;5BP神经网络模型法比其他3种方法的预测结果更符合实际的液化规律。最后,综合4种方法的液化判别结果给出了该地区地震液化势的评估结果,并给出了部分典型地质剖面土层地震液化势分布图。     

深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。     

Himawari-8静止气象卫星草原火监测分析

Himawari-8(向日葵8号)静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,在草原火灾监测具有很强优势。提出利用Himawari-8数据的自适应阈值火点监测算法,并以2016年4月内蒙古自治区呼伦贝尔市边界境外草原火灾为例,重点利用19~20日的22个小时期间的132个时次Himawari-8数据,对火情进行连续动态监测。结果显示,本次火灾共持续22 h,过火区域约1 500km2,火点像元最长持续时间约6 h。通过分析多时次连续观测影像和火点信息可知,火场在一段时间内从西向东的蔓延速度为5.4 km/h,达到急进地表火程度。分析表明,Himawari-8的10 min一次密集观测频次可实现快速获取火点位置、面积、温度等火情信息。可跟踪火场动态发展变化,估算火场蔓延速度和方向以及确定火场类型,提高卫星遥感草原火监测和预警能力。     

洪涝灾害危险性评估方法研究

为改进洪涝灾害危险性评估方法精度,利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子,结合河湖网络、地形和土地利用类型等孕灾因子,基于层次分析方法确定指标权重,研究了洪涝灾害评估方法中致灾因子评估指标的作用,以2013年8月中旬松花江流域洪涝灾害为例,利用土壤湿度和前3 d降雨量数据两种不同因子危险性评估方法结果比较,以及风云气象卫星洪涝灾害监测结果对危险性评估结果的验证,表明了利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子得到的危险性评估结果与实际灾情吻合效果较好,验证了方法的有效性。     

基于混沌优化神经网络的砂土液化预测模型

针对砂土液化预测的非线性难题,在分析BP神经网络和混沌优化的各自优缺点的基础上,将混沌优化与梯度下降法相结合,构成了神经网络权值和阈值的一种新的组合优化算法(COBP),并将该组合优化算法用于砂土液化的预测建模.工程实例应用表明,该组合优化模型不仅搜索速度快,全局稳定性好,而且预测精度高,结果可靠,能达到工程应用的精度要求,为砂土液化的非线性预测提供了一种有效方法.     

大连地铁暗挖隧道变形监测及参数智能反演

详细收集了大连地铁东港广场至港湾广场区间的资料,制定了合理的监测方案,通过对监测数据的处理,合理预测了围岩的变形趋势及特点,为二次衬砌的支护提供了合理时机。通过对量测结果的分析,确定了围岩的反演参数;对反演参数弹性模量E和水平侧压力系数K进行了水平划分,利用正交试验设计和均匀试验设计方法,以选取的断面为参考,利用FLAC3D数值模拟和BP神经网络相结合的方法,分别建立了神经网络的训练样本和检测样本,从而得到了大连地铁暗挖区间的两个围岩参数:弹性模量E和水平侧压力系数K;然后通过反演得到的围岩参数,利用FLAC3D对暗挖隧道进行正演分析,将变形结果与监测结果进行比较,均符合规范要求。     

短临前兆跟踪中的前兆场反演法和地震参数预报

利用静力位错理论对地震发生过程中的应力场状态进行分析;利用震时被灵敏仪器记录到的高分辨率应变(形变)阶的量值及其空间分布来反演地震断层的参数。将大地形变仪器的观测数据进行统一标度的归化,对前兆观测物理量进行归化处理分析,并进行震例验算。为正确把握地震时震源周边岩石中的应力过程及对在岩石中设置的形变类仪器的影响情况,特选择在布有各类高灵敏形变观测仪器的徐州综合形变地震台大型坑道中,使用化学致裂试验模拟震源的致裂点周围不同构造和距离位置上的岩石应力状态,分析应变的衰减规律,研究岩石中的不同构造方向上与距离因素有关的能量释放情况,建立相应的关系式。编制了震源参数反演、前兆场物理量归化处理等计算软件。通过震时形变资料反演地震断层参数,在为探索地震预报新途径方面做了一些尝试。