海上风电升压站平台高程确定标准的合理性研究

为保证海上风电升压电站建设的经济合理与安全可靠,合理确定海上风电升压电站平台高程十分必要。文中从波浪与潮位的遭遇组合、最大波高取值与现行相关标准的比较、最大波峰高度计算的合理性等方面,全面分析了确定海上风电升压站平台高程各组成项取值标准的合理性,研究认为现行标准明显偏高。建议海上升压站平台底部高程按"100年一遇极端高水位+重现期50年波列累积频率1%的最大波峰高度+安全超高"确定。结合工程实例计算分析,按本文建议可使海上升压站平台高程明显降低,从而节省工程造价,还可减轻升压站工程对周边风机的遮蔽影响,以达到多发电量的效果。     

贵州省江口县硒、锗特色耕地资源分布规律研究

雨天城市道路交通拥堵频发，交通运行在道路网络各路段间的交互影响较晴天明显增强。本文针对传统出行时间预算模型应用的局限性，考虑雨天各路段间行车延误的相互影响，改进了走行时间方差的计算方法，提出一种雨天城市道路交通拥堵概率预测方法。选取南京市某行车路径进行验证，通过4种工况、3种模型走行时间的比较，发现考虑相关性的分段组合模型更接近整体路径分布情况，且拥堵概率预测准确率大于90%。研究结果表明：本文提出的预测模型能有效预测城市道路雨天拥堵情况，可为雨天道路适应性评价和交通管控提供依据。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

滑坡预测预报中改进的Pearl模型及其应用

针对选点法和变换法在求取Pearl模型参数时误差较大的缺陷，且预报判据缺乏足够论证，可能导致预测预报准确度较低问题，将非线性拟合确定参数的方法应用到Pearl模型的滑坡预测预报中，推导了Pearl模型速度和加速度最大值判据预报滑坡发生时间的计算公式。将非线性拟合确定参数的方法和推导的判据计算公式应用于一些滑坡实例的预报中，结果表明:滑坡实际发生时间介于Pearl模型速度最大值判据和加速度最大值判据的预报时间之间，用Pearl模型加速度最大值判据能起到提前预报的作用。     

不同降雨条件下不稳定斜坡财产损失风险评价——以镇巴县兴隆镇为例

山区城镇化的加速发展使得切坡、削坡现象普遍发生，导致城镇周边隐患斜坡的数量增加、规模增加，诱发隐患斜坡转变为滑坡的临界降雨强度降低，城镇财产损失风险大大提升。如何准确地对不同强度降雨条件下城镇财产损失的风险进行评价是亟待解决的前沿问题，本文以镇巴县兴隆镇为例，通过收集研究区多年降雨数据集，利用皮尔逊三型水文模型得到研究区不同重现期下的降雨强度，在此基础上结合野外斜坡调查资料、岩土体实验数据，采用蒙特-卡洛法计算得到城镇周边不稳定斜坡在不同降雨条件下的破坏概率，并对斜坡影响范围内的承灾体的易损性和财产价值进行评价，最终根据财产风险计算公式得到各斜坡在不同降雨工况下的财产损失风险值。风险计算结果表明:城镇内受不稳定斜坡威胁的房屋共245栋，占总房屋数量的30.4%，城镇房屋总价值约为5260.4万元，在天然、10年、20年、50年一遇降雨条件下年损失财产价值分别为22.8万元、69.73万元、122.5万元、150.5万元，其中超过55%的财产损失均是由1-2、2-6、3-5、4-3这4个边坡造成，并且在降雨强度递增时，这4个边坡对财产损失风险的贡献在逐步降低，占比分别为:88.33%、62.9%、58.64%以及57.54%，可见只要对这4个斜坡进行必要的防治即可大幅地缩减财产损失。     

一种基于卫星遥感的临近预报方法

中尺度对流系统（MCS）是形成强对流天气的主要原因，云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题，本文提出了FCC方法，该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明，FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测，包括初生、成熟和消散阶段。此外，通过列联表方法验证了所提算法的有效性。     

一个基于MOM的全球海洋数值同化预报系统

随着国家战略利益的拓展,国家对全球海洋环境预报保障的需求日益凸显。近年来,国家海洋环境预报中心研发并建立我国首个涵盖全球大洋的"全球海洋数值预报系统",该预报系统由MOM4全球海洋环流模式及三维变分同化系统组成。该系统的建立,实现了全球范围海洋环流预报业务全覆盖,为我国探索深海大洋环境的迫切需求提供有力保障,明显提升了我国海洋环境预报能力,体现了我国海洋数值预报技术的发展和进步。该系统的历史回报试验和业务化试运行结果表明其对全球海洋环境要素具有较好的预报能力,其预测结果已经在实际业务中得到了应用,在"雪龙号"极地遇险脱困、马航MH370失联飞机搜救等重大事件的预报保障任务中发挥了重要作用,为我国实施海洋强国战略,推进实施"21世纪海上丝绸之路"的战略构想,应对海上突发事件、维护国家海洋权益等各个方面提供有力的科技支撑和保障,并成为我国全球海洋预报业务的重要参考依据。     

地面稠密观测资料在强对流天气监测预警中的研究进展

综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。     

马尔科夫链分析在东海陆架盆地花港组沉积微相分析中的应用

通过对东海陆架盆地某凹陷取心井岩心仔细观察和描述，采用双属性划分标准，在研究区花港组岩心中识别出了28种岩石相类型.其中砾岩相5种，砂岩相15种，细粒岩相8种.针对22口取心井岩心详细划分沉积微相和岩石相，共取得2227个岩石相数据.针对研究区发育的湖泊、三角洲、河流3种沉积体系，运用马尔科夫链分析不同沉积微相类型中岩石相沉积序列模式，建立了不同沉积微相类型可能的岩石相组合规律及岩石相定量组合概率，为后期研究相同或相似类型的沉积相提供地质知识库，并为沉积相的识别提供定量的基础.     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料，利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值，与原始 WRF 预报相比，利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上，利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度，分析了关键的预报订正因子。