改进蝙蝠算法优化极限学习机的大坝变形预测模型分析

针对大坝变形监测数据中存在的非线性关系强和传统大坝预测模型精度不高等问题,本文利用改进蝙蝠算法选取最优的参数作为极限学习机的连接权值和阈值,并提出了一种基于改进蝙蝠算法（IBA）优化极限学习机（ELM）的大坝变形预测模型（IBA-ELM）。将IBA-ELM模型应用于工程实例,通过对某地水库大坝监测数据预测分析,验证IBA-ELM模型、BA-ELM和GA-ELM模型预测结果并进行精度评价,3种模型的预测值与实测值平均绝对误差分别为1.178 3、0.459 8、0.335 6 mm,IBA-ELM模型的预测精度高于另外2种模型,表明IBA-ELM模型能有效提高大坝变形预测能力。     

甘南高原大到暴雨天气过程分型及特征

基于2013—2016年甘南州181个区域站及自动站小时雨量观测资料,提取出53次大到暴雨天气过程,在此基础上进一步分析卫星云图、雷达观测资料以及历史天气资料。结果表明:甘南地区的大到暴雨天气过程主要出现在雨季,7、8月出现频次较高,其天气形势主要分为:西风槽型、副热带高压边缘型、低涡切变型、两高之间切变型、高压内部切变型5种类型,且以西风槽型为主。各类型大到暴雨天气过程的预报侧重点有所不同,西风槽型大到暴雨预报主要侧重于天气尺度环境场分析,其降水时间长,强度较弱(15 mm·h^-1以下),副热带高压边缘型、低涡切变型、两高之间切变型大到暴雨天气的预报主要归结为对高原上短时强降水的预报,短时强降水的实时观测可为这三种类型大到暴雨天气过程的预报提供重要依据。     

基于EEMD-CES的单站地面气温资料质量控制方法研究

为了去除或减少我国地面气温观测资料中含有的噪声成分,提高观测资料质量,提出了一种新的单站质量控制算法。该算法融合了集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和三次指数平滑法(Cubic Exponential Smooth,CES)。利用EEMD方法将气温观测资料分解为一系列相对平稳的本征模分量,并基于能量密度和相关性准则从中分析筛选出目标分量,以完成资料重构;利用CES方法对重构资料建立单站质量控制模型,形成了一种基于EEMD-CES的地面观测资料质量控制算法。为检验该方法的可行性与适用性,选取2008年全国9个观测站地面逐时气温观测资料进行质量控制,并对比传统的单站质量控制法、经验模态分解法和三次指数平滑法的质量控制效果。试验结果表明,基于EEMD-CES的质量控制方法能有效地标记出数据的可疑值,相比传统方法,具有更高的检错率和更强的适应性。     

红移z≈1极红天体的研究进展

极红天体(EROs)是指利用光学和近红外两个波段的色指数(如I-K4 mag)挑选出来的一类星系。研究表明极红天体可分为两类:一类是被大量尘埃红化的高红移恒星形成星系,主要是较年轻的旋涡或不规则星系,有恒星正在形成,称为DGs;另一类是由年老星族(≥1 Ga)主导的高红移椭圆星系,基本上没有或仅有弱的恒星形成,简称为OGs。极红天体中这两种不同类型的星系,很可能是近邻大质量星系的前身星系,只是分别代表着不同的形成历史。介绍了不同类型极红天体的各种物理性质的研究进展,如形态和结构、光谱特征、成团性、红移分布和星系计数等,以及阐述了该领域未来的研究方向。     

有害赤潮对浮游动物摄食的影响

藻华是指水体中藻类大量繁殖的一种现象,有时这种浮游植物的爆发性增殖会造成海洋生物死亡,生态环境恶化,通过藻毒素污染海洋产品,从而对人类健康甚至生命构成威胁,国际科技界目前称这类藻华（赤潮）为有害藻华（harmful algal blooms HABs）,也称有害赤潮。近年来,有害赤潮爆发的频率和规模都在逐渐增加,造成的危害越来越大,赤潮现象有在全球蔓延的趋势。赤潮对海洋生态系统造成的影响越来越受到关注,世界各国也相应展开了研究。