QUALITY OF HYDROMETEOROLOGICAL DATA IN COLD REGIONS1

ABSTRACT: Many users of hydrometeorological records are not aware of the number of inconsistencies and biases that occur in hydrometeorological records. Examples are presented illustrating how the exposures of sites for measurement of precipitation, wind, snow on the ground, and evaporation determine to a large extent how useful the records are for estimating areal conditions. For areas where precipitation in the form of snow produces a significant portion of the runoff, a smaller number of quality records may be more valuable for modeling than a much larger number of records of lower quality. Information is presented to show that the overall value of an operational hydrometeorological network is dependent upon how consistent and representative of average conditions the collected records are, especially for mountainous areas in cold regions.     

神经网络及其在水库调洪演算中的应用

结合洪水灾害管理的特点建立了水库调洪演算的人工神经网络模型，阐述了其基本原理及算法，并结合某水库调洪演算实例说明了其应用。     

常熟市持续农业和农村发展研究

根据联合国粮农组织（ＦＡＯ）提出的３个战略目标，本文阐述了常熟市农业和农村可持续发展的作法和体会，以及克服制约当地持续农业和农村发展的主导因素所采取的措施和取得的成效。     

减轻旱灾,谋求旱区可持续发展的综合途径与措施

运用旱区环境社会学的观点和方法，从旱灾、旱区环境与人类行为交互作用的角度分析旱灾，提出减轻旱灾、谋求旱区可持续发展的综合途径、措施与对策。对策的重点是非技术措施与方法，如调适人类开发利用生态资源的观念、方法及群体行为，改善旱区的社会格局、加强旱区人类行为评估和移民管理等。同时提出减轻旱灾，必须强化旱灾的社会学研究。     

基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

我国表面处理产业现状及集群化发展对策研究

本文介绍了我国表面处理业发展现状、特点及普遍存在的问题，探讨了以专业园区（表面处理工业园）的形式实施表面处理行业集群化发展的必要性和措施，提出将涉及表面处理工艺的企业纳入园区统一管理，对规范表面处理行业的几个基本要素，即运营模式、收费模式等进行了分析。     

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。     

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。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。