预报模型

摘要： 为了探讨武汉市分层水温的变化特征及预报方法,本文以武汉市金银湖为例,利用2019—2020年地面观测和分层水温资料,分析了气温、气压、蒸发量、地温、日照及辐射等气象要素对垂向水温变化的影响,建立了武汉地区基于拟牛顿法反向传播神经网络的20、40、60、80 cm等层次水温预报模型。结果表明:拟牛顿法BP神经网络的水温预报模型能够表达水温和气象要素的非线性关系,平均预报准确率超过90%,具有比较高的预报精度。

摘要： 本文基于Matlab软件对大连地区独流入海的季节性河流污染物扩散进行模拟,并以挥发酚为例进行水污染动态时空可视化展示,结果发现:污染团在降解过程中随着水流向下游漂移,污染范围有所增加,但浓度也在不断降低,并且汛期污染物浓度降低与扩散范围远大于非汛期。对污染源下游1000m处应急入连取水口处污染物变化情况进行模拟。研究发现:该处污染物浓度变化为先增加后减少,并存在最大峰值,由此可得到此处污染物预警的开始与解除时间。该研究能够为山地丘陵地区季节性河流发生的水污染事故水质安全预警预报提供关键技术支撑,促进水生态友好和行业科技的进步,具有广阔的应用前景。

摘要： 基于2000—2014年楚雄州的历史森林火灾数据,运用时间序列分析和空间数据挖掘方法,借助ArcGIS 10.2软件,融合地表可燃物、地形因子及人类活动等森林火灾风险因子,构建楚雄州森林火险综合预报模型,并利用森林火灾综合火险指数(FFCDI)进行森林火灾风险评估及风险等级划分。结果表明:楚雄州森林火灾呈季节性演变规律,集中发生在1—5月的冬春季节,楚雄市、禄丰县是楚雄州森林火灾频发地区,且分别在距离居民点3 000~4 000 m、距离道路600~1 000 m、海拔1 000~2 500 m、坡度5°~25°、阳坡和半阳坡的森林火灾分布最多。楚雄州森林火灾的发生受到可燃物、人类活动、地形等因素复杂的相互耦合作用。据此建立的楚雄州森林火险综合预报模型,预报结果空间分布精细程度更高,可以有效控制约88.21%的火点。综上所述,楚雄州森林火灾风险综合预报模型可为地区合理布置森林防火力量和设备提供有效参考,提高楚雄州森林防火水平。

摘要： 以临猗、洛川和栖霞3个富士系苹果主产区为研究区,基于2019−2020年各地调查样点的1km格网气象数据、实际始花期数据以及冷小时模型(Chilling Hour Model,CHM)和生长度小时(Growing Degree Hour,GDH)模型,利用网格搜索法得到苹果始花期最优冷/热需求量;然后将日气温特征值(日最高温T_(max)、日最低温T_(min)和日平均温T_(avg))划分为单因子、双因子和三因子7种日气温特征因子组合方式,利用随机森林算法(Random Forest,RF)构建3个地区不同日气温特征因子组合下的日冷/热积量模型,以筛选最优日气温特征因子;在此基础上,基于最优日气温特征因子,利用RF构建苹果始花期预报模型,并通过独立实际始花期数据对预报模型进行精度评价。结果表明:(1)临猗地区的苹果始花期最优冷/热需求量分别为730CH和7350GDH,洛川地区分别为345CH和4950GDH,栖霞地区分别为520CH和4450GDH;(2)7种日气温特征因子组合中,T_(max)、T_(min)和T_(avg)三因子组合下的3个地区日冷/热积量模型在估算日冷/热积量时均具有较高的准确性,日冷积量估算值与基于CHM模型得到的日冷积量间的RMSE为0.97~2.50CH,日热积量估算值与基于GDH模型得到的日热积量间的RMSE为1.73~15.76GDH;(3)利用苹果始花期预报模型估算日冷/热积量,日冷/热积量估算值与基于CHM/GDH模型得到的日冷/热积量间的RMSE分别为1.08~1.14CH和2.03~3.74GDH;当利用该模型进行苹果始花期预报时,预报值与实际值R^(2)为0.92,RMSE为3.44d,其精度与基于真实逐小时气温数据的精度整体一致,表明本研究构建的苹果始花期预报模型可以有效将输入气温数据从逐小时尺度转换为日尺度,这在后续苹果始花期预报工作中具有较好的应用价值和潜力。

摘要： LF炉是钢铁冶炼中的重要设备,其主要作用是对钢水中合金成分进行调整,然而目前实际生产中大多仍使用人工经验来对合金成分进行调整,而且已有的合金加料模型效果并不令人满意。为了使添加的合金更加准确、成本进一步降低,设计了一种基于天鹰优化器(AO)来优化Elman神经网络(ENN)的合金收得率预报模型。首先根据相关性分析出对合金元素收得率影响较大的因子,然后利用AO优化后的ENN建立合金元素收得率预报模型,最后通过预测的合金元素收得率来计算所需加入的合金量。利用实际生产中的真实数据来进行仿真试验,仿真结果表明,建立的AO-ENN模型相较于BP模型和Elman模型,误差更小,精度更高,对实际生产中的合金加入问题有较好的指导意义。

摘要： 根据天津市“十三五”期间的臭氧监测数据和气象观测数据分析了天津市臭氧污染的特点,讨论了不同气象因子对臭氧日最大8小时滑动平均(O_(3)-8h)浓度的影响。结果表明:天津市臭氧浓度超标主要集中在4—9月,夏季污染最严重,且有污染发生时间点提前、时段加长的趋势。日最高气温可作为O_(3)-8h浓度预测的气温因子;相对湿度与O_(3)-8h浓度之间的相关性不显著;风速为1.0~2.5 m/s时O_(3)-8h浓度较高,小时浓度高值集中在主导风向为西南风、正南风和东南风的天气。同时,采用多元线性回归法,构建不同季节臭氧浓度与气象因子之间的预报模型,并进行验证,结果显示:预报模型的预测值与实际值变化趋势一致,对每个季节内O_(3)-8h浓度的上下波动均有较好的预判。

摘要： 利用1986—2016年常规观测资料和NCEP(1°×1°)再分析资料,对承德市强降雪的环流背景和物理参数进行分析,总结出承德市强降雪特征及预报方法。结果显示:强降雪集中发生在11、2和3月;最早发生在10月,最晚结束于次年3月。承德市南部的强降雪过程多于北部。过渡季节的强降雪过程常伴有降水相态转换,降水量级明显大于冬季。强降雪类型可以分为回流型、地面低压型和弱流场型3类;当出现前两种天气形势时,且水汽含量>8 mm,700 hPa比湿>2 g/kg,对流层低层水汽通量散度值<-0.2 g/(hPa·cm^(2)·s),承德很可能发生强降雪。

摘要： 基于2014—2016年京津冀地区学龄前儿童流感发病人数和气象观测数据,研究了学龄前儿童流感发病与单个气象要素以及综合气象条件的关系,结果表明:该地区学龄前儿童流感发病人数与一周以内的气温、相对湿度、气压和综合气象条件指标—大气环境人体感知度(BPWI)存在显著线性相关。大气环境人体感知度与学龄前儿童流感具有更稳定的暴露-反应关系:当BPWI≤-11或0≤BPWI905 hPa,随着气压的升高,流感发病人数增多;当本站气压达到1007 hPa时,流感发病风险达到峰值。在厘清暴露-反应关系的基础上,采用机器学习方法进行预报建模,发现超前3天的BPWI对流感发病人数贡献最大。通过历史回报检验,得到了较好的学龄前儿童流感发病回报效果,为流感的分类人群干预提供了预报依据和科学参考。

摘要： 水力侵蚀是一种自然现象,在土壤特性、地形、植被和气候等自然因素的驱动下,在地球表面呈条带状或区域化分布.然而,在人类活动(农业活动、城市建设、工业发展和水利工程建设)引起的地表剧烈变化及全球气候变化的驱动下,水力侵蚀模式会发生转变.本文综述了自然和人类活动共同驱动下的水力侵蚀机制.土壤母质决定了土壤的本质属性,其中包括土壤可蚀性;通常,水力侵蚀速率随着坡度、坡长和降雨强度的增大而升高,而植被因子负反馈调控水力侵蚀过程.自然水力侵蚀过程是缓慢的;然而,在人类活动的强烈干扰下,土壤、地形、植被和气候发生了巨变,极大加速了自然水力侵蚀过程.人类对陆地表面的改造,引起全球土地利用格局的巨大变化,导致植被锐减和全球气候变化;人为的植被破坏成为全球水力侵蚀加剧的主要因素;气候变化,极大地改变了水力侵蚀模式,导致极端水力侵蚀事件频发.可持续的土地管理可降低人类活动和气候变化带来的不利影响;基于流域尺度的水力侵蚀预报模型的建立与应用,有利于水力侵蚀的预报、预警和防治.

摘要： 德州市是农业大市,农业用水量约占总用水量的80%以上。对德州市小麦、玉米和棉花3种主要农作物的需水量进行试验研究,综合考虑各方面的影响因素,利用农田水量平衡原理评价土壤墒情,将蒸散发量、降雨量、土壤含水率作为模型输入因子,以农作物生育期需水量作为模型输出因子,建立BP神经网络农作物灌溉需水量预报系统模型。实践证明,所建立模型预报结果良好且便于应用,可以为农业灌溉提供可靠依据。

摘要： 为实现气象资料缺失情况下ET0的精确预报,选取中国西北旱区4个代表性站点的气象资料,建立15种基于极限学习机(ELM)的ET0预报模型,并通过与其他ET0计算模型对比和可移植性分析探究ELM在西北旱区的适用性.结果表明:基于温度和风速的ELM7,预报精度较高(整体评价指标GPI排名第4);基于温度和辐射的ELM5,预报精度(GPI排名第6)明显高于Iramk模型和Jensen-Haise模型;仅基于温度的ELM9预报精度(GPI排名第8)高于Hargreaves-Samani模型.通过模型可移植性分析发现,ELM7,在西北旱区内各训练站点和预测站点组合下预报精度良好.因此,可将ELM5,(输入温度和辐射)、ELM7,(输入温度和风速)和ELM9(输入温度)作为西北旱区较少气象参数输入情况下精确预报ET0的推荐模型.

摘要： 动态变形数据含有变形、噪声及可能出现的粗差等信息,通过一定的数据处理方法,对原始变形数据进行降噪和粗差的探测与修复,可有效地提高变形灾害预报的精度.本文采用小波多尺度分析方法,对原始变形数据进行多尺度分解,并进一步对分解得到的每个尺度上的变形序列进行降噪和粗差的探测与修复,进而进行信号的多尺度重构,以获得预处理后的动态变形数据.在此基础上,再次对重构后数据进行多尺度分解,提取趋势项和周期项特征,建立不同尺度的预报模型并获取预报值,最后对不同尺度的预报模型进行重构,以获取最终的动态变形预报值.试验结果表明,动态变形数据的小波多尺度分解不仅能够有效去除噪声、探测修复粗差,而且能够准确预报变形体的动态变形信息.

摘要： 为应对复杂深海环境条件及极端海况,气隙预报作为安全性能指标越来越受到关注.文中以大连船舶重工自主开发的1500m水深半潜平台为背景,基于半潜平台模型试验数据和三维势流数值模拟技术,阐述了静气隙的估算方法;预测了平台下甲板处易发生波浪抨击的区域;研究了数值分析在工程中的应用;提出了一些工程应用方面的建议,为今后半潜平台设计中气隙评估提供重要的参考.

摘要： 白塔河流域位于江西鹰潭市西南部,中、下游经过龙虎山.中游河段属泸溪河,由南向北从龙虎山景区贯穿而过,形成了龙虎山旅游观光的最佳线路,其中龙虎山景区的沿泸溪河竹筏漂流与水上表演项目是其旅游特色.竹筏是从上清镇正一观码头出发开始漂流,游览龙虎山景区的上清宫、天师符、龙虎山和仙水岩十景.由于河谷狭长,造成河水涨落迅猛,上游降雨情况与泸溪河涨水关系密切,尤其是强降水导致水位暴涨.因此,为了更好地开发泸溪河乘筏赏景等旅游资源,帮助旅游经营者安排旅游活动,游客选择旅游时间,对当地开展旅游服务具有重要意义.本文以2009～2015年江西白塔河流域圳上水位及其上游高阜、马头山、冷水和耳口4个雨量站降水量的统计资料为基础,分析了降水和水位的变化规律;计算了圳上上游4个雨量站雨季期＞10mm的雨日降水量与其第二日圳上水位的相关关系,并且采用了线性回归和曲线回归方法建立水位预报模型,同时对比分析了两种模型的历史拟合及预报效果,最终得出以下结论:(1)圳上上游平均年总降水量为1937.8mm,降水量最多的月份是6月(349.1mm),最低的是10月(39.0mm).并且降水主要集中在3-8月(1434.0mm),占平均年总降水量的74.0％.从清明节到端午节的降水量逐渐增多,从中秋节到元旦节的降水量逐渐减少,其中端午节降水最多为53.8mm,元旦节最少仅为6.3mm.(2)圳上平均水位为5.44m,最高水位出现在9月(6.03m),最低水位出现在12月(4.77m).在夏季出现最高水位为5.67m,是全年的104％;在冬季出现最低水位仅为5.16m,是全年的94.9％.其中只有清明节和中秋节的水位年变化是呈现上涨的趋势.(3)从降水量与水位的相关性分析表明,3月仅马头山站的相关系数为0.313,6月仅耳口站的相关系数为0.304,8月仅冷水站的相关系数为0.345,同时都在0.05水平(双侧)上是显著相关的.(4)本文所建立的水位预报模型有20个通过了显著性检验,有4个预报模型误差相对较小.(5)误差较小的4个水位预报模型为3月马头山一元线性回归模型、6月耳口一元线性回归模型、8月耳口一元线性回归模型、3-8月6个月的多元线性回归模型,其历史拟合的平均相对误差分别为24.8％、23.9％、21.1％、23.4％,预报的平均相对误差分别为26.5％、23.9％、24.9％、26.2％.模型的拟合与预报虽然误差较大,但都通过了显著性检验,因此在实际预报中可以作为参考.以上结论可以为开发白塔河旅游资源及防灾减灾提供气象依据,对当地开展旅游服务具有重要意义.

摘要： 本文采用能量平衡方程作为预报模型,利用实测气象资料和道面温度等观测实况,制作路面温度预报模型.路面温度预报值与实测值的相关系数超过0.9,并通过了0.01的信度检验,预报效果较好.并且,预报值低于实测值的频率稍大.预报值误差在±3°C内.将全年四季进行讨论,各季节的绝对误差平均值的排列顺序为夏季＞冬季＞秋春季,但春秋季相差不大,表明模型在不同季节内均可以用于路面温度的预测,春秋季的预测水平优于其它季节,冬季小于夏季,因此模型尤其对冬季低温冰冻预报的应用价值更高,而对于夏季高温而言,其在业务中的允许误差范围本就比冬季要大,因此模式在夏季的应用也是相对可信的.为了进一步验证模型在不同天气情况下的预报效果,给出了有、无降水时间段的绝对预报误差＞2°C的频率,在无降水日的误差小于有降水日的误差.

摘要： 利用宿迁市2011-2014年土壤墒情和相关气象资料,分析了宿迁地区土壤湿度的基本变化规律,对土壤墒情和气象因子进行了相关性分析,找出关键影响因子,结合经验公式法建立了土壤墒情预报模型并进行了试报和验证,证明其应用的可行性.结果表明,该模型预报的土壤墒情状况基本可反映宿迁地区未来15天旱情发展的趋势,预报平均相对误差控制在10％以内,该研究对防旱、排水除涝、调节土壤湿度、合理利用水资源、保证农业高产稳产具有十分重要的意义.

摘要： 分析杭州市2013-2016年哨点医院流感样病例监测资料和同期气象资料,采用气候统计学方法,研究杭州市流感的季节变化特征及与气象条件的关系结果表明:(1)ILI％月际间存在小幅波动,波动最大差值1.01％,4月份最高,11月份最低.(2)杭州地区的流感一年四季均有发生,流感流行高峰发生在冬末春初及夏末秋初季节.采用多元统计回归模型和偏最小二乘回归模型方法建立预报模型,模型对2016年1-4月120天进行了预测,气象流感指数预报准确率达到77.5％.

摘要： 本文通过对2019年度济南市中小河流水文监测系统运行情况进行观测分析,全面总结了现阶段济南市中小河流水文检测系统建设的现状,对目前存在的问题进行了分析,并对未来的中小河流水文监测工作进行了展望,为济南市防汛抗旱、水资源及水环境管理等提供了水文信息.

摘要： 本文通过对2019年度济南市中小河流水文监测系统运行情况进行观测分析,全面总结了现阶段济南市中小河流水文检测系统建设的现状,对目前存在的问题进行了分析,并对未来的中小河流水文监测工作进行了展望,为济南市防汛抗旱、水资源及水环境管理等提供了水文信息.

摘要： 本文通过对2019年度济南市中小河流水文监测系统运行情况进行观测分析,全面总结了现阶段济南市中小河流水文检测系统建设的现状,对目前存在的问题进行了分析,并对未来的中小河流水文监测工作进行了展望,为济南市防汛抗旱、水资源及水环境管理等提供了水文信息.

摘要： 本发明涉及一种基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法，属于热带气旋大风风圈预报领域，包括以下步骤：S1：确定提供关注区域热带气旋路径和强度的数据来源；S2：根据所处区域地形特点，确定合适的参数化风场模型及算法；S3：确定计算网格范围和网格分辨率；S4：收集关注区域内历史热带气旋影响期间的各观测数据；S5：计算出设定网格中每个网格点上的风速值；S6：对受地形影响的区域风速进行修正；S7：计算风圈半径：绘制风圈，计算各个方位上各级风圈到热带气旋中心的距离，作为风圈半径，等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径；S8：进行风圈半径计算结果修正；S9：对热带气旋风圈进行实时预报。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法，模型的构建包括以下步骤：1)收集和整理流域降雨、流量数据；2)洪水场次划分并关联降雨过程；3)确定模型的输入、输出时段数；4)数据归一化处理；5)场次降雨洪水划分和训练样本构建；6)预报模型构建；7)模型训练及超参数调整。本发明的预报模型，能够实现以流域点雨量而非面雨量作为模型输入，能够实现将前期降雨与流量过程同时作为模型输入，并能够实现将预报降雨数据作为模型输入，能够有效提高洪水预报精度。

摘要： 本发明公开了一种中小河流实时洪水预报智能模型预报方法，首先，收集研究流域各站点的历史水文数据，然后存入水文历史数据库；其次，对水文历史数据进行数据清洗、数据变换、数据集划分；再次，构建“三阶段”的实时洪水预报模型，第一阶段使用基于支持向量机的数据驱动模型预报洪水，第二阶段采用马尔科夫方法对初始预报模型的状态进行智能化调整，第三阶段在洪水模式库中寻找与实时洪水过程中相同的历史洪水流量模式，然后对实时预报的洪水过程线进行整体形态的调整；接着使用测试集数据评估智能模型性能；最后，进行实时预报。本发明的有益效果为：能够有效的预报洪峰精度和洪水趋势，是中小河流洪水实时预报的有效工具。

摘要： 本发明属于渔情预报技术领域，具体涉及一种基于高分辨率海洋预报系统的新型渔情预报模型及方法，模型包括水动力学模块，被动运动模块和渔业生态模块；水动力学模块包括完整的水动力环境；被动运动模块包括被动运动过程；渔业生态模块包括主动运动策略和多鱼种完整生活史的模拟和预报。本发明所提供的模型及预报方法支持完整的水动力过程，涉及鱼类的被动运动和洄游性鱼类的主动运动过程，可用于多鱼种完整的生活史的模拟和预报，其预报结果不仅可以提供一些渔情预报产品用于指导渔业科学生产，也可为优化渔业资源管理等方面提供参考。

摘要： 本发明公开了一种滑坡预报的滞后非线性时间预报模型，现阶段滑坡的预报重心偏向即时预报，但实际上浅层土壤含水率和地下水位也对滑坡的发生有一定的影响作用。该模型实现了同时分析地下水位、土壤浅层含水率随降雨量及时间变化的关系；表现了地下水位、土壤浅层含水率随降雨量及时间变化产生滞后效应和非线性效应，从而应用于滑坡的有效预报，完善目前滑坡监测预报系统。

摘要： 本发明是考虑洪水预报模型绝对误差拟合残差分布的洪水概率预报模型。目的是提供一种考虑洪水预报模型绝对误差拟合残差分布的洪水概率预报模型，以实现更为精确的洪水概率预报。技术方案是：1、一种考虑洪水预报模型绝对误差拟合残差分布的洪水概率预报模型，包括如下步骤：步骤1：研究区概况调查与洪水预报模型的选择；步骤2：洪水预报模型参数的率定：根据选定的洪水预报模型和研究区域调查的实际情况，对洪水预报模型的参数进行率定；其具体步骤如下：(1)收集基础资料；(2)确定如下精度指标；(3)模型参数率定方法；步骤3：考虑洪水预报模型绝对误差拟合残差的洪水概率预报模型构建。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法，模型的构建包括以下步骤：1)收集和整理流域降雨、流量数据；2)洪水场次划分并关联降雨过程；3)确定模型的输入、输出时段数；4)数据归一化处理；5)场次降雨洪水划分和训练样本构建；6)预报模型构建；7)模型训练及超参数调整。本发明的预报模型，能够实现以流域点雨量而非面雨量作为模型输入，能够实现将前期降雨与流量过程同时作为模型输入，并能够实现将预报降雨数据作为模型输入，能够有效提高洪水预报精度。

摘要： 本申请公开了一种日长变化预报模型的训练方法、日长变化预报方法及装置。所述训练方法包括：基于预设拟合算法对第一历史日长变化序列进行拟合，并基于得到的第一拟合曲线确定第一拟合残差序列和第一目标时间点的日长外推值，第一拟合残差序列包括多个第一历史时间点各自对应的拟合残差；基于第一目标时间点的日长外推值及日长实际值，确定第一目标时间点对应的拟合残差；基于与第一拟合残差序列匹配的嵌入维数及延迟时间，对第一拟合残差序列进行相空间重构，得到第一相空间表示；以第一相空间表示作为训练样本、以第一目标时间点对应的拟合残差作为训练样本对应的标签，对日长变化预报模型进行训练。

摘要： 本发明公开了一种基于集合预报模型的登陆热带气旋过程大风预报系统，其中，包括：广义初值构建模块构建对预报量有影响的若干变量的广义初值，并发送给初值相似性判别模块；初值相似性判别模块判别广义初值所包含的各个单变量的相似性，确定n个最佳相似TC并发送给大风集合预报模块；大风集合预报模块获取该n个最佳相似TC，形成n个TC过程大风风场，将n个TC过程大风风场进行集合，得到目标TC的过程大风信息；最佳预报方案选择模块利用目标TC的过程大风信息，计算在选定的大风风速等级阈值中的预报准确率TS评分，根据该预报准确率TS评分，得到目标TC过程大风的最佳预报方案模型。本发明具有对登陆TC过程大风的良好预报性能。

摘要： 本公开实施例提供了一种电离层电子含量预报模型的训练方法、预报方法及装置，可以采用在时空维度上具有关联性的电离层电子含量数据，基于预设的注意力残差卷积循环神经网络训练得到电离层电子含量的预报模型，在训练过程中基于预设的注意力残差卷积循环神经网络，残差卷积循环神经网络模块能够获取时间、空间维度上的变化特征、降低深度神经网络退化问题的影响，利用多头注意力模块获取局部兴趣特征，本公开实施例能够兼顾电离层数据整体和局部变换的同时，改善深度学习网络存在的梯度退化问题，继而利于得到更为准确的预报模型，应用于电离层电子含量的预报，能够得到高精度的预报数据。