集合卡曼滤波算法对FARSITE模型林火蔓延预测的修正效果研究

针对火源位置输入偏差导致的FARSITE林火行为模型火线预测不准确的问题,提出了一种基于集合卡曼滤波算法的动态修正方法。利用FARSITE对复杂工况下的林火蔓延过程进行数值模拟,以火线位置为待修正参量,以均方根误差(RMSE)为评价指标,对算法的可行性进行了验证,并研究了算法的集合元素个数,观测数据标准差及同化频率对FARSITE预测偏差的修正效果的影响。结果表明:算法能显著提高FARSITE火线预测精度;逐时同化时:集合元素个数为5 时,算法的修正效果并不理想,随着集合元素个数增大,样本误差减小,修正效果得到改善,但增大到30以上时, 修正能力的提升就不再明显;观测数据标准差大小与RMSE值呈正相关;给定条件下当同化频率由1 h/次降低至2 h/次,整个模拟时长内的误差仍能得到较好控制,RMSE曲线并不会过快增长。     

基于链路预测的安全隐患管理研究*

为探寻安全隐患的发生规律，揭示安全隐患的演化特点，为管理人员提供建议和参考。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源，建立无向加权安全隐患共词网络，利用链路预测技术，寻找安全隐患的内在联系及发展趋势。结果表明:相比于共同邻居、资源分配等基于局部信息的相似性指标，资源分配指标能够更好地预测安全隐患各个关键词之间的变化联系；通过分析关键词共现关系，证实预测的准确性，预测出部分未来存在但当前未产生的节点关系。安全管理人员可基于此方法采取有针对性的预防措施，减少相关隐患的发生。     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

气象专家警告今年灾害性天气可能增多

日前召开的中国气象局新闻发布会对2005年气候趋势进行了预测，预计今年的灾害性天气有可能增多；而美国航空航天局科学家日前预测，2005年有可能成为自1861年有气象观测记录以来最热的一年。2005年真的会是这么不正常的一年吗?     

一种新的时间序列预报方法及其应用

本文叙述了作者提出的时间序列预报方法的基本原理,介绍了这一方法在应用过程中的发展及在实际部门应用的情况,其中包括异常旱涝灾害预报及方法的改进等最新成果。     

与地震危险性分析结果相一致的震害预测方法

本文提出了一种基于地震危险性分析结果的震害预测方法,其震害预测结果与地震危险性分析结果相一致。并以房屋倒塌及人员死亡两个单项震害为例,说明如何把地震危险性分析结果与震害预测相结合。     

低温常压液化气储罐的危险性分析及罐体破裂突发事故影响预测

阐述了低温常压液化气储罐的特点 ,并以上海石化 5 0 0 0 0 m3 低温液化气储罐为例 ,进行了危险性分析及罐体破裂突发性事故影响预测。可供同类储罐安全生产作业借鉴。