上海今年将推进19项排水系统建设

上海今年夏季防汛将进一步加强防汛应急管理,完善预警预报、指挥调度、避险撤离、抢险救灾、灾后救助、应急保障等可操作性预案,不断提高主动防控灾害的能力。     

安徽省地质灾害气象预警预报研究

根据安徽省地质灾害特点及与气象条件的关系,从气象因素和地质灾害隐患入手,逐步深化研究降水和地质环境与地质灾害发生的关系,由浅入深,在尝试和探索中开展安徽省地质灾害气象预警预报研究.建立了安徽省地质灾害气象预警预报模型及预报系统,提出了基于GIS的地质灾害气象预警方法,为提高安徽省地质灾害的气象预报水平奠定了一定的基础,并通过对2004～2007年的地质灾害实例验证预报取得了较好的效果.     

赤潮灾害监测预报研究综述

近海赤潮灾害的频繁暴发严重破坏海洋生态平衡和海洋环境。概述了国内外赤潮监测和预报状况,着重介绍了利用卫星遥感进行赤潮预报的方法;总结了赤潮遥感预报目前仍存在的问题,指出基于机理和生态过程的赤潮预报模型将是重点研究方向。     

雅加达遭遇洪灾

2008年3月中旬,由于雅加达近日连降暴雨,使房屋．街道被淹,给一些基础设施落后的地区造成洪涝灾害。     

CMAQ模式及其修正预报在珠三角区域的应用检验

为检验CAMQ空气质量数值预报模式对区域性空气质量的预报准确度,通过对珠江三角洲地区16个监测站点数据进行聚类分析,对划分的评价区域进行预报误差分析。结果表明,CMAQ模式输出的污染物浓度水平存在明显偏低的现象,且可吸入颗粒物的浓度偏离最大,这与污染源清单削减程度有关。污染物浓度时变规律分析表明,CMAQ模式能较好地模拟可吸入颗粒物、二氧化氮和臭氧小时浓度的日变化特征,但对二氧化硫的模拟能力较弱,反映污染源时间分配因子存在不适应性。为提高预报的初始浓度值,采用预报日前一天的监测数据作为修正项,并考虑CMAQ模式预报的浓度变化趋势,从而进行修正预报。误差统计表明,修正预报的准确度显著提高,反映了引入实际监测数据对空气质量数值预报模式进行修正的研究意义和可行性。     

煤炭自然发火标志气体的灰色关联分析

简要介绍了灰色关联分析的基本理论和方法.利用灰色关联分析法计算出了各标志气体与煤氧化温度之间的关联度,并以此来确定各标志气体的主次关系,为自然发火预测预报的准确性提供了可靠依据.     

MM5/WRF气象场模拟差异对CMAQ空气质量预报效果的影响

评估了为公共多尺度空气质量模式(CMAQ)提供气象输入场的第五代NCAR/Penn State中尺度 (MM5) 模式与天气研究和预报(WRF)模式模拟的多种气象要素的准确性;比较了2个模式提供的气象场对华北地区SO₂和NO₂源同化反演效果及其质量浓度预报的差异;分析了相对湿度和边界层高的变化对ρ(SO₂),ρ(NO₂)预报的影响及其物理机制.结果表明:WRF模式模拟的各气象要素准确性优于MM5模式,其中MM5模式对相对湿度和边界层高度的模拟值与实测值的偏差较明显,而WRF模式的模拟值与实测值较接近;相对湿度和边界层高度参数是影响CMAQ空气质量预报的关键气象要素,这2个参数的变化对ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的预报有显著影响,因此,对2个参数的改进可显著减小预报误差;ρ(SO₂)模拟误差减小的主要原因是垂直输送和质量调整过程对ρ(SO₂)的贡献减小;而ρ(NO₂)模拟误差减小的主要原因是化学反应过程对ρ(NO₂)的贡献明显减小.      

人工神经网络结构对径流预报精度的影响分析

建立了基于径流形成机理的以时段降水量与前期径流量为预报因子的前向多层人工神经网络径流预报模型；分析了网络结构对月径流预报精度的影响，发现随网络结构的复杂化，网络训练误差减小，模型评定的确定性系数增大，并均趋于稳定，预报检验的确定性系数总趋势是减小；发现影响模型精度的决定因素是网络输入单元数，亦即径流影响因素；提出了以模型评定与预报检验共同高效或等效的模型选择的折衷方法，以及按模型适宜预报域进行多模型组合预报的最佳预报域组合法。     

基于决策树的统计预报模型在臭氧浓度时空分布预测中的应用研究

近地面层臭氧是光化学污染的主要污染物之一.臭氧污染不仅严重影响着空气质量并且危害人类健康与动、植物生长.本研究以徐州市为研究区,基于环境监测站连续监测数据分别采用分类回归树(CART)、随机森林(RF)和M5模型树方法建立臭氧浓度统计预报模型,选取1、4、7、10等4个月作为季度代表进行区域臭氧浓度预测的研究.以2015整年逐小时徐州市国控大气监测站实时监测的臭氧浓度(因变量)和气象因子数据(自变量)为训练样本建立臭氧浓度统计预报模型.模型验证结果表明,总体上3种决策树模型能够较好的预测臭氧浓度动态变化特征,月尺度上预测值与观测值相关系数均值为0.68,平均绝对误差和均方根误差均值分别为21.63μg·m~(-3)和27.42μg·m~(-3).在此基础上,基于站点观测所建立臭氧统计预报模型,以WRF模型模拟的气象场作为输入,预报区域网格化臭氧预报值,并发现臭氧浓度空间分布与站点观测特征总体一致性较好.经与观测值进行对比,结果表明两者相关系数均值为0.58,平均绝对误差及均方根误差分别为29.38μg·m~(-3)和37.15μg·m~(-3),预报准确率均高于75%.同时利用周步长观测值与预测值建立的多元线性集合预报回归方程对3种决策树模型的预报值进行修正,在一定程度上提高了预报值的精度.     

BP网络模型在朝阳地区大气污染预报中的应用

目前,人工神经网络理论发展迅速,并在模式识别和系统辨识中得到广泛应用。而其中采用误差反向传播方法(Back Error Propagation)的BP网络模型是目前应用最为广泛的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法。本文应用人工神经网络方法,在模拟人脑的思维方式下,建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型,并将计算结果与监测值进行了对比验证,计算结果表明,BP模型应用于大气污染物浓度预报具有较高的预报精度。