基于人工神经网络的洪涝预报方法研究

针对西江流域的洪涝灾害,利用流域的水文参量和气象参量作为自变量,探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971~2003年超过警戒水位(17.0m)共125次作为研究对象,选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子,对数量众多预报因子采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明:所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2.21%,平均绝对误差为0.43m,预报结果平均绝对百分比误差为2.34%,平均绝对误差为0.45m,预报效果较好,可应用于实际的洪涝预报中。     

高等院校实验仪器设备管理存在的问题及改进措施

本文主要介绍了高等院校实验仪器设备管理中存在的问题，以及如何改进的措施和意见。     

吉林大阳岔层型剖面寒武系——奥陶系界线附近沉积环境的讨论

本文通过吉林大阳岔寒武系—奥陶系层型剖面野外地质考察,对其界线附近的沉积岩岩石学以及对区域地层对比有标志作用的海绿石进行了各种分析测试和综合研究,并对界线附近的沉积环境进行了有益的讨论。     

中国地台区张裂盆地沉积

本文着重讨论中国地台区某些张裂盆地的沉积与演化特征。张裂盆地可分为陆内断陷和裂谷、克拉通边缘裂陷槽和被动大陆边缘。裂谷在发展过程中依次形成玄武岩-红层-蒸发盐组合或玄武岩-红层-煤系组合→深湖相组合→红层组合。中小型断陷的岩石组合类似但多不完整。豫陕裂陷槽的岩石组合为下部硅碎屑岩组合,以钾玄岩系为主体的火山岩组合,上部硅碎屑岩-碳酸盐组合,以及较深水相泥硅质岩组合。地处被动大陆边缘的扬子地台南部早寒武世海是以波浪作用为主的陆架,其东南边缘的石煤可能是远洋、半远洋沉积。本文还扼要讨论了张裂盆地在控制某些矿产资源的形成与分布方面的一些问题。     

2002年7～9月数值预报产品广西降水预报检验

应用高斯权重插值法，以站点方式对2002年后汛期(7～9月)国内外三种数值预报产品如T213全球谱模式、日本细网格模式、广州中尺度模式的降水预报能力进行检验分析。结果表明，这三种数值预报产品对分县分级降水预报均有一定的预报能力，大雨以下：24h预报广州中尺度模式效果最好，而48h效果最好的是日本预报；大雨以上：24h首推日本预报，48h预报T213全球谱模式优于其它。     

2004年7月两次强对流天气过程的对比分析

对两次强对流天气过程的影响系统、物理量场和雷达回波特征等进行了对比分析.分析表明：两次强对流过程有许多相似之处,高、低空西南急流适宜配置而引起的高低层动力场的耦合是强对流发生的动力条件,强对流发生在低层露点锋区及低层水汽通量和散度辐合、高层则相应辐散的大值区域.高低层相对散度正值越大,其所产生的雨量也就越大.多普勒雷达反射率因子图上弓状回波的后侧出现下沉入流急流,相应速度图上的速度值越大,回波移动速度越快,预示着所造成的地面风力也就越大.     

中国近海全潮测验的气象保障分析

基于我国近海全潮测验气象保障的迫切需求,根据我们在现场调查中积累的有效经验,把影响中国近海的天气过程看成是大背景场上气压单体的运动,冬季的基本态是气压单体的向海运动,夏季的基本态是气压单体的向陆运动.具体到调查海区,首先把握调查时段天气过程的基本态,关注大背景场中气压单体的运动趋势,推判可能影响到调查海区的气压单体的活动规律以及它们之间的相互作用,确定调查区调查时段天气形势的极端情况;基于可以获得的公益气象预报信息,通过对调查现场基本背景场的踏勘和分析研究,形成局地性修正因子,从而进行调查海区的局地补充订正预报;用现场气象观测站的资料进行验证与反馈,不断改进局地性修正因子;充分结合诸如风动能在一定时段内积分总量准守恒的周期规律性等经验规律,进行调查现场的气象保障服务.     

基于舟山多年风浪资料的近海海浪预报研究

利用舟山海洋浮标站和附近海岛自动测风站环境风场多年资料,采用空间平滑和时间平滑方法做资料预处理,综合分析风力大小、风向、潮汐和浪高之间的关系,结果显示:平均风力等级大小和平均浪高之间呈准线性关系,风大浪也大;同一等级风力情形下,浪高是以平均值为峰值的多等级离散分布;且与风向密切相关,即北风和东风浪大,南风和西风浪小,其中东风浪最大,这在实践中得到证实;在潮汐和浪高的关系中,大潮汛期间浪高稍大于小潮汛浪高,差值很小,显示潮汐对浪高的影响并不明显。最后建立回归拟合方程,并通过应用检验。此研究结果对本地海浪经验预报提供了有力支撑和有益的修正,有较好的应用价值。     

肩负勘察设计行业的历史责任 投身第三次工业革命与新型城镇化融合发展的伟大实践

从全球范围来看,发展中国家进入21世纪后城市化增长速度持续高于发达国家,但是城市化模式与上一世纪发达国家相似,很容易进入"中等收入陷阱",难以实现国家赶超战略。如果我国能够把未来城镇化建设和第三次工业革命这一重大历史机遇结合,就有可能发挥后发优势,与     

南海热带气旋强度预报的线性模型与非线性模型研究

以1980—2012年共33 a的6—10月在南海生成或西行进入南海海域的热带气旋样本为基础,采用线性回归方法和非线性人工神经网络方法,分别进行12～72 h各个预报时效的南海热带气旋强度预报模型建模研究。根据相同的热带气旋个例,相同的预报因子,将逐步回归预报模型、BP神经网络预报模型和遗传-神经网络预报模型进行比较。试验预报结果表明,非线性的神经网络预报模型比线性的回归模型有更好的预报能力;而同为非线性模型,遗传-神经网络模型比BP神经网络预报模型预报能力更强。