中长期预报

摘要： 为分析数理统计模型与机器学习模型在中长期径流预报中的特点与适用性,挑选逐步回归与随机森林两种方法构建入库流量中长期预报模型,以气象因子的物理机制为基础,结合单相关系数及随机森林重要性分析识别关键气象因子并输入模型。利用长江上游乌东德、瀑布沟两个水库1959—1998年的入库流量训练了模型,并且预测了两个水库1999—2014年的入库流量。结果表明:两种模型的训练效果良好,稳定性强,随机森林的预测结果比逐步回归的精度高,但精度的差距较小;随机森林能减少预测因子值的异常变化带来的拟合误差,但过拟合问题更为明显。

摘要： 随着计算机技术和卫星探测技术的发展,美国国家环境预报中心(NCEP)开发出的气候预报系统(CFS)可以获取含有未来9个月预报值的实时预报产品.为此,研究以CFS的GRIB文件为数据源,利用Python调用Wgrib2、Numpy、PIL、Matplotllib等第三方库将其处理为降水等值线图,以便分析CFS数值预报产品对于提高水文预报预见期的可行性.

摘要： 上世纪70年代后期的改革开放,带来了我国经济、科技活动的全面复苏,矿产资源勘探、灾害性天气的中长期预报、防御和减轻地震等自然灾害的损失、国防科学技术等很多领域都对大型计算机数值计算能力的提升提出了强烈需求。改革开放也迎来了科学的春天,我国计算机科学工作者通过艰苦卓绝的努力。

摘要： 年最大流量的数据系列具有明显的非线性变化,受前期水情、气象、工程、人类活动等因素影响,极端洪水或干旱年份的年最大流量预测存在很大不确定性。本文结合由均生函数(MGF)构成的周期性函数和支持向量机(SVM)构建新的年最大流量预测模型,对数据系列的非线性变化有了更为细致的处理,较好地处理了趋势、极值的预测问题。以甘河加格达奇站1952—2019年68年的数据对模型进行参数率定及检验,检验结果显示:与传统预测方法对比,该模型预报结果呈现明显优势,应用于工作实际是切实可行的,对于开展中长期预报具有相当的实用价值。

摘要： 为研究中长期抚顺市汛期6～8月降水量,选取1965-2018年抚顺市汛期降水量,以2019年汛期降水量预测预报为例,采用马尔科夫链和模糊数学法两种数理统计法进行趋势预测,以周期均值叠加法进行降水量数值预测,并将最近10年的预测雨量和实测雨量进行对比,讨论多种预测方法对抚顺市的适用性.

摘要： 衢州水文站属国家级重点水文站,位于衢州市柯城区的衢江上,控制流域面积5224 km2,是钱塘江上游的一个重要控制站,该流域属山地地形,多山溪河流,坡陡流急,容易诱发洪涝灾害.利用逐步回归分析方法,建立衢州水文站年平均径流量与气象环流因子之间的预报模型,对衢州水文站中长期年平均径流量进行拟合、预报.结果达到了预期精度的要求.

摘要： 以三峡、五强溪、安砂等三座不同流域大小的水库为典型,采用了Hurst指数对这三种不同尺度大小的水库流域入库径流随机性进行分析,选用小波神经网络人工智能方法和季节性逐步回归传统中长期预报方法,分别对上述不同流域尺度的入库径流进行中长期预报,利用基于熵权的模糊优选模型作为一种综合评价方法,定量评价了上述两种不同预测模型的预测精度与流域尺度和径流随机特性之间的关系.结果表明:1)径流序列随机性与流域尺度大小有关.以Hurst指数进行入库径流的随机性程度分析,发现大流域尺度较小流域尺度的径流系列平稳性越好,随机程度越小.2)利用小波神经网络模型和季节性逐步回归模型进行中长期径流预测,发现各模型应用于大流域尺度的预测结果均优于小流域尺度的结果,模型预测精度受水库调度能力和径流序列随机程度的影响,且小波神经网络模型的中长期预测效果明显优于季节性逐步回归模型.

摘要： 作者30多年试验、调查及平行观测所获一系列第一手资料和多项专门课题研究成果基础上,完善了黏虫、高粱蚜虫与丝黑穗病、棉铃虫、棉蚜虫、玉米螟、笨蝗、亚洲小车蝗、桃小食心虫、苹小食心虫、蔬菜主要病虫等与气象条件的关系指标,采用多元回归、逐步回归、主成分分析、岭回归、灰色GM(1,2)预测、模糊综合评判、蒙特卡罗方法、抛物线优选法等多种数学方法,建立了上述病虫发生中长期预报模式,并对发生程度进行了定量评价;对迁飞性的害虫(黏虫、棉铃虫、草地螟)迁飞降落与天气系统进行了较深入的研究,特别是提前3-5天作出锋面天气移到本地的预报,提前采取农业生物措施,收到了事半功倍的灭蛾效果;对农药施用与天气进行试验研究,提高了棉铃虫、棉蚜虫及日光温室土传病害的防治效果;对害虫发生气象预报经济效益和发生程度进行了定量评价,找出了防治最优决策;首次采用仿真技术的蒙特卡罗方法定量评价害虫发生程度的气候保障率、方差值和峰度值,为研究害虫发生规律提供了依据.从气候变暖对朝阳地区农作物主要病虫发生影响进行了分析,并提出了防御对策.有9项研究成果获省部级科技进步奖,所著《农业病虫害气象学》获辽宁省2016年度自然科学学术成果特等奖.

摘要： 2013年7月,我国苏南地区出现了罕见的持续高温过程,对工农业生产和人民生活带来严重影响.根据苏南地区各气象台历史气温资料、NCEP/NCAR再分析资料(空间分辨率2.5°×2.5°)、太平洋海温资料等分析了2013年苏南地区极端高温过程形成的原因,寻找造成苏南地区本次持续高温过程的前期太平洋海温因子,并尝试利用这一海温因子为苏南地区今后高温预报提供一定的指示意义.结果表明:同年6月份、同年1月份、上年9月份的太平洋SST的正负异常对苏南地区7月份高温具有较好的预测能力,可以尝试利用这三个指标为苏南地区今后夏季高温的中长期预报提供一定的指示意义:单一的ENSO现象不能很好地解释苏南地区夏季高温的原因.

摘要： 气象统计在我国气象业务预报和科研工作中占有重要的位置，其主要是在诊断分析和天气 预报，特别是模式统计释用及中长期预报业务中，统计预报更是扮演着一个重要的角色。本文主要采用线 性回归分析、方差分析和自回归方法对赣榆降水的基本气候特征以及近50年降水变化趋势进行初步统计方 法的分析研究，得出赣榆50年来降水变化有22年周期变化特点，并对赣榆县年降水量建立统计预报模式，以预报赣榆年降水量。

摘要： 本文主要介绍了在水文中长期预报中，节气干支及周易综合预测法应用研究理论，并对2007年丰满水库中进行了长期来水预侧及检验。

摘要： 为了对青岛地区暴雨的中长期预报提供参考依据，用45a的资料对青岛地区的暴雨进行了统计分析，发现青岛暴雨日的年际波动较大，最多17d/a，最少1d/a，平均8d/a，近几年有逐渐增多的趋势。暴雨出现时段高度集中，6月下旬至9月上旬占全年的82.4%，旬分布为双峰型；大暴雨和区域性暴雨多数集中在8月，分布均为单峰型。地形对暴雨日、大暴雨日的分布等有一定影响。青岛7月、8月两月暴雨特征有一定差异：7月多局部性暴雨，8月多区域性暴雨和大暴雨。

摘要： 由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。介绍了通过对非干稳序列提取周期项和趋势项后的余差序列建立AR(p)模型进行水文中长期预报的组合预测方法,并以嘉陵江北碚站7月最大洪峰流量序列为例对组合模型进行验证,结果比较满意。

摘要： 本文根据气候统计方法和气候学的原理,利用常德站逐日本站气压、平均气温、最高气温、降水等气象要素多年平均曲线,结合当前的天气和气候情况,预测可能会出现的一些重大天气过程,对气候预测和气象服务有较好的参考价值。

摘要： 本文利用气象观测资料和PM2.5质量浓度数据,研究雾霾天气、能见度、PM2.5浓度与功界层气象要素之间的关系,提取影响雾霾生消的关键预报因子和指标.基于天气集合预报产品释用技术,运用多元回归方法和人工神经网络机器学习技术进行动态建模,开发1-15天PM2.5浓度和能见度中长期集合预报产品,在近年来主要雾霾过程和杭州G20峰会、北京“一带一路”国际合作高峰论坛、青岛上合组织峰会、国庆70周年等重大社会活动保障中取得了较好的预报服务效果,具备一定的应用价值,可为国家大气污染防治、重大社会活动预案制定和雾霾灾害早期预警防范提供科学决策依据.

摘要： 本文利用气象观测资料和PM2.5质量浓度数据,研究雾霾天气、能见度、PM2.5浓度与功界层气象要素之间的关系,提取影响雾霾生消的关键预报因子和指标.基于天气集合预报产品释用技术,运用多元回归方法和人工神经网络机器学习技术进行动态建模,开发1-15天PM2.5浓度和能见度中长期集合预报产品,在近年来主要雾霾过程和杭州G20峰会、北京“一带一路”国际合作高峰论坛、青岛上合组织峰会、国庆70周年等重大社会活动保障中取得了较好的预报服务效果,具备一定的应用价值,可为国家大气污染防治、重大社会活动预案制定和雾霾灾害早期预警防范提供科学决策依据.

摘要： 本发明提出了中长期径流的预报因子识别方法、中长期径流的预测方法。该中长期径流的预报因子的识别方法包括：(1)标准化处理；(2)设定预见期，将一系列不同滞后期的标准化后的径流序列Q和气候因子集序列F组成的备选预报因子集合X，并将对应标准化后的径流序列Q作为Lasso回归中的集合Y；(3)给定一个参数λ，交叉验证并计算出预报集合Y’，将集合Y’与集合Y进行对比获得参数λ的第一评价指标；(4)选取M个不同的参数λ，对其第一评价指标进行归一化处理并对其结果相加作为评分；(5)统计每个参数λ的总评分，选出总评分最高的参数λ作为最优参数；(6)根据最优参数在步骤(3)中获得的各个气候因子的回归系数，非零的回归系数对应的气候因子被识别为预报因子。

摘要： 本发明公开了一种基于数值集合预报极值修正的中长期径流预报方法，涉及水文数据处理领域。所述方法：确定预报区域和预报时段；采用数值集合预报方法对预报时段的预报区域进行预报，得到平均径流预报数据结论α，记为Q_Model_Forecast；采用海温遥相关方法对预报时段的预报区域进行预报，得到平均径流预报数据结论β，记为Q_SST_Forecast；计算Q_SST_Forecast的距平值Ano，当|Ano|≥50％，用Q_SST_Forecast代替Q_Model_Forecast作为最终预报结论；当|Ano|＜50％，用Q_Model_Forecast作为最终预报结论。本发明能够实现预见期为1年的月尺度径流预报，在趋势预测和极值预测中，本发明所述方法较目前常用的数值集合预报方法或统计预报方法具有较高的精度。

摘要： 本发明公开了一种电力系统中长期优化运行的中长期风电出力模型建模方法，通过对在电力系统日高峰时段、日低谷时段和日腰荷时段风电出力的计算，并对日腰荷时段风电出力数据进行优选，在合理计及风力发电的容量替代效益，保证电力系统运行可靠性水平考虑风电出力双向调峰特性，保证电力系统调峰平衡，充分发挥风电资源节能减排效益，保证风电发电量利用率最高，充分计及风电可调度性低特点，正确模拟风电出力的随机性及波动性，符合电力系统中长期优化运行模拟工程实际，达到较好地计算风力发电的随机性、波动性、地域性、双向调峰性以及与负荷的相互关系的目的。

摘要： 本发明提出了中长期径流的预报因子识别方法、中长期径流的预测方法。该中长期径流的预报因子的识别方法包括：(1)标准化处理；(2)设定预见期，将一系列不同滞后期的标准化后的径流序列Q和气候因子集序列F组成的备选预报因子集合X，并将对应标准化后的径流序列Q作为Lasso回归中的集合Y；(3)给定一个参数λ，交叉验证并计算出预报集合Y’，将集合Y’与集合Y进行对比获得参数λ的第一评价指标；(4)选取M个不同的参数λ，对其第一评价指标进行归一化处理并对其结果相加作为评分；(5)统计每个参数λ的总评分，选出总评分最高的参数λ作为最优参数；(6)根据最优参数在步骤(3)中获得的各个气候因子的回归系数，非零的回归系数对应的气候因子被识别为预报因子。

摘要： 本发明提供一种基于降雨预报的中长期径流集合预报方法及系统，该方法包括：根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据，所述预报因子中的降雨因子是通过对降雨预报数据进行校正后得到的；将所述径流集合预报数据输入到训练好的径流集合预报模型，得到所述目标区域的中长期径流集合预报结果，其中，所述训练好的径流集合预报模型是由样本径流集合预报数据，对多个数据驱动模型进行训练得到的。本发明提升了中长期径流预报精度和可靠度，并且解决了传统中长期径流预报方法仅能产生确定性径流预报结果的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于数值集合预报极值修正的中长期径流预报方法，涉及水文数据处理领域。所述方法：确定预报区域和预报时段；采用数值集合预报方法对预报时段的预报区域进行预报，得到平均径流预报数据结论α，记为Q_Model_Forecast；采用海温遥相关方法对预报时段的预报区域进行预报，得到平均径流预报数据结论β，记为Q_SST_Forecast；计算Q_SST_Forecast的距平值Ano，当|Ano|≥50％，用Q_SST_Forecast代替Q_Model_Forecast作为最终预报结论；当|Ano|＜50％，用Q_Model_Forecast作为最终预报结论。本发明能够实现预见期为1年的月尺度径流预报，在趋势预测和极值预测中，本发明所述方法较目前常用的数值集合预报方法或统计预报方法具有较高的精度。

摘要： 本发明公开了一种电力系统中长期优化运行的中长期风电出力模型建模方法，通过对在电力系统日高峰时段、日低谷时段和日腰荷时段风电出力的计算，并对日腰荷时段风电出力数据进行优选，在合理计及风力发电的容量替代效益，保证电力系统运行可靠性水平考虑风电出力双向调峰特性，保证电力系统调峰平衡，充分发挥风电资源节能减排效益，保证风电发电量利用率最高，充分计及风电可调度性低特点，正确模拟风电出力的随机性及波动性，符合电力系统中长期优化运行模拟工程实际，达到较好地计算风力发电的随机性、波动性、地域性、双向调峰性以及与负荷的相互关系的目的。

摘要： 本发明提供一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，是基于预测精度高的欧洲中期天气预报中心未来6个月的数值降雨预报产品，并融合了短期径流预报模型，大大的增加了径流预测的预见期和径流预测的预报精度。

摘要： 本发明提供了一种气陆库水四维耦合的中长期径流预报方法，分别建立基于气候模式、串联两参数水量平衡模型、蓄量差值模型、来水合成模型的流域气‑陆‑库‑水计算方案；分别建立气陆、陆库、库水耦合器，通过智能校正、状态判断机、均匀分配等方法，将气候模式格点输出转化为两参数模型的分区输入，将两参数模型流量输出转为水库模型的水位输入，将水库模型的蓄水输出转为来水模型的影响流量输入；利用耦合器将模型耦合，建立中长期径流耦合预报模型，得到实际流量预报值。本发明能够实现旬‑月‑季尺度径流预报，考虑了水库调蓄对径流预报的影响，较常用的方法具有较高的精度，且能够保证水量的平衡。

摘要： 本发明公开了一种我国低纬地区电离层闪烁中长期预报方法，包括如下步骤：步骤1，给定日期（月份）和位置，读取同时间的太阳活动指数F10.7；步骤2，分别计算我国低纬地区电离层闪烁出现率随地方时、季节、地磁纬度和太阳活动周的变化：步骤3，计算我国低纬地区电离层闪烁的出现率：步骤4，计算当天闪烁出现率的最大值，并与门限值比较，给出电离层闪烁是否出现的预报。我国南方低纬地区位于磁赤道异常北驼峰附近，电离层闪烁出现频繁且影响较为严重，本发明方法主要是基于长期的GPS电离层闪烁观测数据，实现给定日期和太阳活动水平下，我国低纬地区电离层闪烁是否出现的中长期预报。