基于马尔可夫链的旱涝预测应用研究

在阐述马尔可夫思想和预测思想及其原理的基础上,明确了采用此方法的具体步骤和参数值,同时,分析了此方法的优缺点.根据19712000年辽宁省本溪市市区降水量资料,取适当的α值,采用均值-方差法对年降水量进行分级,并应用加权马尔可夫链对该地区的旱涝状态进行了预测,结果表明,预测值与实际值相吻合,说明此方法有一定的实际应用意义.     

基于统计和天文周期模型的怀集县年降水预测

采用均值-标准差分级法对怀集地区1958—2018年年降水量序列进行状态分级,分为特多、偏多正常、偏少、特少5个状态,分别利用基于统计的加权马尔科夫链法和天文周期法建立年降水量模型,对怀集县2009—2018年近10年年降水量进行预测,并通过实际降水量值和预测值的应用检验,结果表明:除了在极端年份时预测有较大误差外,两种方法对年降雨量预测均具有较好效果,并有一定的预测能力,其中加权马尔科夫链模型对预测丰水年预报满意度更高。     

应用最优气候值方法进行短期气候预测

介绍了最优气候值方法,并利用该方法对3站（科尔沁区、开鲁、鲁北）1996-2006年夏季平均降水量和科区5—9月降水量进行了预测。上述结果表明,这种预测方法具有一定的预测能力,可以在实际业务中参考使用。     

用主周期拟合法预测巴州北部山区降水量趋势

应用主周期拟合法求巴音布鲁克年降水量、6－8月降水量、5－9月降水量5年滑动平均值的主周期拟合值，并作出其演变图，应用一元线性回归法求巴仑台年降水量、6－8月水量、5－9月降水量5年滑动平衡值的线性回归方程，并作出其演变图，同时使用主周期拟合法求巴化台年降水量、6－8月降水量、5－9月降水量5年滑动平均值和除其趋势项后的主周期拟合图，分析其演变规律，并预测未来1年巴音布鲁克、巴仑台的降水量趋势，预报效果显著，说明主周期拟合法对降水量趋势预测具有实际应用价值。     

统计降尺度方法在北京月尺度预测中的应用

利用SDSM(statistical downscaling method)方法对北京47年(1961-2007年)的最低、最高气温和降水变化情况进行模拟评估,在此基础上对2008年北京奥运期间和2009年国庆期间天气变化进行实际预测应用。结果表明,SDSM方法具备模拟气温和降水等要素的能力。从年际变化模拟的情况上看,SDSM模型对气温模拟的效果好于降水,其中对于月平均最低(最高)气温模拟的效果好于最低(最高)气温极值的模拟。模型模拟的逐年极端最高(最低)气温结果在整体上偏低于实况气温,体现出气温极值模拟能力的不足。SDSM模型模拟的降水量整体上小于实测值,对降水极大值模拟能力更弱。对奥运会和国庆期间北京天气预测结果表明,模型对日最高、最低气温和降水的数值预测能力较差,预测值偏低于实际值,但升温和降温过程发生的时段能够准确的预测。     

平坝县干旱灾害评估和预评估研究

根据平坝县1979—2008年30 a的月平均降水量和月平均蒸发量资料,建立降水量—蒸发量距平法的评估模型,进而采用此模型对2009-07—2010-03干旱进行评估并和历史对比,改进的降水量距平方法考虑了蒸发量的影响,因此比单一的降水量距平发更接近实际情况。并对干旱预评估进行了检验。     

基于数理统计方法的降水量预测模型建立及应用

降水量是一个随机事件,但在一个相当长的时间段内又有一定的规律性。由于降水过程存在高度随机性和不确定性,很难用物理成因等方法来确定某一时段确切的降水量值。在国内具有代表性的权马尔科夫链预测降水量方法的基础上,结合数理统计的知识,提出了一种改进的预测降水量思路,即对原始降水量序列进行3 a滑动平均,并考虑序列间的相关程度,以减弱原始序列的随机因素,用新序列进行降水量预测的方法,并对北京、延安等5个站点的降水量序列进行了应用检验。检验结果表明,除了在极端年份(如岢岚站点2006年,偏关站点2006、2009年均为枯水年)时预测有较大误差外,其余年份的预测结果比较令人满意,总体上合格率达到80%。由于权马尔科夫链模型建立时在统计学基础上利用了降水量序列的均值和均方差,预测值是在一定概率条件下趋向于某一状态,而极端条件发生的概率较小,因此在预测极端条件时会出现较大误差。     

EMD方法在广西夏季降水量预测中的应用

对广西夏季降水量进行EMD分解后,利用均生函数相关法,比较不同IMF分量组合建模的预测,不同组合试验预测显示,用前二个IMF分量组合建模预测是最佳的组合方案。经对2001—2010年共10年广西夏季降水量实际预测检验表明,趋势预测准确率达70%以上,对夏季降水量预测较有参考价值。为基层台站的气候预测及服务提供一个客观预测方法。     

济南夏季降水量带ARMA误差的回归预测模型初探

应用统计软件SAS建立了济南气温和降水量的数据集。利用济南1951－2000年夏季（6－8月）降水资料，以济南3月气温作为预报因子，建立济南夏季降水量带ARMA误差的回归预测模型，并详细介绍该模型在SAS系统下ETS模块中识别、估计检验和预测过程。由该模型产生的预报值与实际观测值基本符合。     

降水灾变灰过程预测

在利用非邻均值生成方法对宿州市１９５３－１９９４年６－８月降水跳变值处理的基础上，应用灰色残差辨识等预测方法，建立降水跳变灰过程的若干ＧＭ（１，１）模型，对宿州市未一定时期内涝，正常，旱三种降水等级出现的年份及其具体降水量值进行预测。     

基于LMS的自适应数字波束形成的FPGA实现

介绍了一种针对DBF(自适应数字波束形成)的最小均方(LMS)自适应处理方法,并在工程上用 FPGA(现场可编程门阵列)实现算法的验证和调试.该算法比较简单,易于在工程上用硬件来实现.     

基于偏好融合的群组推荐研究

传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率（nDCG）的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%.     

基于集对分析的洪水分类研究

为避免常规分类方法复杂的数学理论和繁琐的计算,提出了基于集对原理的洪水分类新方法——集对分析法（SPAM）。系统地给出了集对分析法的基本思路和计算步骤。建议方法概念清晰,结构简单,计算简洁,易操作,是一种有效的分类途径。以实测洪水过程为例,应用研究表明集对分析法的分类结果是可行的。     

基于OpenStack Swift的雷达产品存储研究

简要介绍分布式对象存储系统OpenStack Swift,包括安装部署及其在雷达产品存储方面的应用,研究证明,OpenStack Swift能较好的支持雷达产品存储,也适用于其它气象资料存储管理。     

基于LAPS资料的一次冰雹过程数值催化模拟研究

基于3维冰雹云模式,采用局地分析预报系统高时空分辨率分析场作为初始场,对鄂西北地区2009年4月15日发生的一次降雹天气过程进行数值模拟,分析了强对流发展过程的流场、雷达回波、水成物粒子演变特征以及催化机制。研究表明:基于高时空分辨率资料的3维冰雹云模式,能够较好地模拟冰雹云的形成发展演变及人工催化后微物理过程响应。模式输出的雷达回波强度及回波顶高与雷达实测资料相近,最大反射率因子分别为70 dBz、65 dBz,强回波中心基本上位于6~7 km处。冰雹云发展过程中呈现典型的低层辐合、高层辐散特征,消亡过程流场相反;冰雹胚胎形成主要源于冻滴自动转化,碰并云水和雨水促进冰雹增长;不同时间、不同剂量的催化对于防雹效果差异显著,催化时间越早,催化剂量越大,效果越好。     

基于激光雷达资料的气溶胶辐射效应研究

利用新型激光雷达气溶胶探测资料及综合数值模式,以地形复杂的兰州市及周边地区冬季典型天气形势下的大气边界层为研究对象,通过理想试验模拟研究了城市气溶胶辐射效应与大气边界层的相互作用。结果表明:夜间,低空(50~600 m)气溶胶所在气层冷却效应明显,温度降低0.13~0.18℃,600 m高度以上,气溶胶浓度较低,其冷却效应较小,温度降低不足0.1℃;白天,受气溶胶短波辐射效应影响,边界层内增温明显,增温最大值位于低层脱地逆温层顶300 m高度附近,600 m以上由于气溶胶浓度减小,加热率亦降低,增温由0.2℃减至0.1℃。此外,气溶胶的存在使得所在层的风速降低。可见,激光雷达探测资料在边界层模式中有很好的应用价值,对于研究气溶胶辐射效应的大气边界层响应有重要意义。     

北京市气温对电力负荷影响的计量经济分析

以温度派生变量度日指数为解释变量构建了气温与电力负荷的计量经济模型。模型证明了天气对电力负荷的季节性影响, 且影响显著。通过引入序列相关AR结构和解释变量的动态结构, 模型得到逐步优化, 调整的拟合优度达95%。为了检验模型的预测能力, 利用历史数据对其进行了评估, 评估结果表明模型有较好的中期电力负荷预测能力。该模型对电力企业电力调度、电力建设有较大的参考价值。     

基于RBF神经网络的人脸识别研究

针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明,该方法进行人脸识别具有较高的识别率.     

印度应对气候变化国家方案简析

2008年6月印度政府发布了《气候变化国家行动方案》,阐明了印度应对气候变化的原则立场以及减缓和适应措施。方案中明确指出发展中国家是气候变化的最大受害者,发达国家应该承担温室气体减排的责任和义务;由于近年印度排放不断上升,方案也着重提出了提高能效、大力发展可再生能源等措施。与我国发布的《中国应对气候变化国家方案》进行对比,印度国家行动方案中的一些观点和措施值得我国研究和借鉴,该方案为我国进一步提出应对策略、加强国际合作提供了参考。     

气候变化对人体健康影响的研究进展

从高温热浪、极端气候事件、空气污染、海平面上升等角度综述了气候变化对人类健康的影响,就气候变化对媒介传播性、水源性、食源性、呼吸道传染病以及部分慢性非传染病的影响进行了阐述,并提出了该领域亟待解决的科学问题和研究重点,包括法律体系的建立、机理的研究、疾病负担的测量以及成本效益分析等。