福建省山区电线积冰候特征及预报模型研究

在福建山区,最易对架空线路造成危害的是雨凇型的电线积冰,其次是雾凇型积冰。电线积冰发生在11月到次年的4月,集中出现在12月到次年的2月。电线积冰的形成与温度、湿度、风速(向)、降水量、前期积冰持续时间等因子密切相关。文章介绍了电线积冰灾害等级预报模型的思路、灾害指数计算方法、等级划分标准。效果检验表明,预报回代值与实际值拟合率较高,在实际业务应用中有一定的参考意义。     

长三角空气质量区域预报准确性评估方法研究

根据长三角空气质量区域预报工作的实际需要,对分区文字预报和落区图预报两种方式分别制定了不同的空气质量指数级别预报准确性评估方法。分区文字预报根据设定的预报准确性判定方法计算预报评分,落区图预报按区域内预报准确城市占比进行准确率统计。分区文字预报结果显示,2017年长三角区域的预报准确天数占比为62.2%,预报评分为70.2,区域预报评估效果良好。落区图预报评估结果显示,预报级别偏差具有地域性差异,安徽北部、江苏北部和江西中北部预报等级偏高,长三角中南部沿海城市预报等级偏低。该套评估方法可为区域空气质量预报偏差成因分析提供依据,为区域预报工作的改进提供定量参考。     

乳化液废水均相催化湿式氧化动力学

在2L高压间歇反应釜中,以高浓度难降解乳化废水为处理对象,研究了温度对铜盐均相湿式氧化的影响和动力学特征.结果表明:升高温度对加快后期反应速度更为有利,催化剂有利于中间产物氧化,在200℃催化活性最高,在进水COD48 400mg/L,反应2h去除率为86.6%;催化剂在不同温度作用下机制有所差别:200℃时3个途径反应速度均加快,中间产物加速氧化更明显;220～240℃时反应向生成中间产物方向偏移,活性降低;通用模型能较好地预测均相催化过程.     

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.     

区域性煤矿百万吨死亡率指标的宏观预测研究

为了对煤矿安全状况进行宏观预测,提出区域性煤矿安全状况评价指标体系并建立了以煤矿百万吨死亡率指标标征区域性煤矿安全状况的灰色预测模型。在对煤矿综合机械化采煤率、大型煤矿产量比例、原煤全员效率指标预测分析的基础上,利用多元回归法综合预测煤矿百万吨死亡率指标。实例计算证明:建立的预测模型具有输入数据少、建模简单、计算快捷等优点;客观地反映出区域性的煤矿安全状况;该模型可进行煤矿安全的短期预测,并为制定煤矿安全控制指标提供理论依据。     

基于灰建模的瓦斯含量多变量预测模型研究

研究了GM(1,N)、GM(0,N)瓦斯含量预测模型的数学原理,收集郑煤集团告成矿地质勘探期间及生产期间的瓦斯含量实测资料,获得16个可靠点,选取基岩厚度、新生界厚度、煤层厚度、煤层水分、煤层灰分、50m顶板含砂率6个因素作灰色建模预测的指标,分别建立了GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量多变量预测模型。根据计算和评价结果,GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量预测模型精度均能够满足工程精度的要求,说明利用灰色模型来预测瓦斯含量是可行的。由于前者精度略高于后者,故建议告成矿采用GM(1,6)模型来进行未知地区煤层瓦斯含量的预测。需要注意,由于模型没有考虑构造的影响,在实际预测时,还应根据构造对待预测区的影响关系和影响程度对模型的预测结果进行修正。     

滑坡动态变形过程的综合研究方法

影响滑坡变形破坏过程的因素具有复杂性和多变性,要合理评价和预测滑坡的动态发展过程,深入的地质原型调查是基础,地质分析不仅能为其它分析方法的正确使用提供资料,而且能直接对滑坡的变形破坏发展过程作出定性的判断。在此基础上建立力学模型,采用数学力学理论进行定量计算和反演分析,可进一步从本质上去把握滑坡变形破坏的发展规律。本文通过介绍李家峡水电站Ⅱ号滑坡的研究实践,说明了采用定性地质分析与定量力学计算相结合的研究方法揭示滑坡变形破坏动态过程的有效性。     

天津市基于新标准的空气质量预报模型效果评估

利用2015年环境空气质量监测数据,对天津市OPAQ空气质量统计预报模型预测效果进行验证评估。结果表明,模型对天津市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_3、NO——2的预测结果与实测结果具有较好的趋势一致性,且预测时间越临近,拟合度越好,24 h预报的相关系数r全部达到0.8以上。对PM_(2.5)的预报性能明显优于PM_(10)、O_3和NO_2,PM_(2.5)平均值预测略呈正偏差,但重污染预测值偏低约15%;O_3和NO_2预测值呈明显负偏差,O_3峰值预测不足,NO_2预测值整体偏低,均以24 h预报趋势性最好,但负偏差最为突出。     

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。     

气象因子对臭氧的影响及其在空气质量预报中的应用

为提高重庆市臭氧(O_3)预报准确率,利用2013—2015年5—10月O_3监测数据和气象数据,通过主成分分析、逐步回归分析等方法,确定了影响重庆O_3浓度的主要气象因素为最高温度、温差、太阳辐射、降水量、相对湿度、水气压和压差;通过基于O_3污染水平相似的主要气象控制因子筛选和最优组合的预报结果优化方法,提高了O_3预报准确率,使2016年5—8月O_3的AQI类别预报准确率由57.7%增至72.4%,O_3超标的预报准确率由38%增至46%。