综合半参数核估计和自回归补偿的全球电离层总电子含量预报模型

针对电离层半参数球谐函数模型中窗宽参数选择引起的估计偏差,本文在传统的电离层球谐函数模型中引入半参数核估计和自回归(Autoregressive model,AR)模型,分别用于分离球谐函数模型的系统误差和窗宽参数引起的估计偏差,提出一种全球电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)组合预报模型.首先,利用多项式拟合法剔除球谐系数的趋势项;然后利用频谱分析法提取球谐系数的周期,引入半参数核估计平差模型求解模型参数,建立半参数球谐函数(Semiparametric-Spherical Harmonic,Semi-SH)模型;最后将Semi-SH模型拟合残差用AR模型补偿预报.实验结果表明,组合预报模型相比单一的Semi-SH模型有较大的提升,全球TEC预报值与欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)发布的TEC值相比,单天预报残差小于1 TECU、3 TECU和5 TECU占比分别为54.30％、93.40％和98.61％;组合模型滑动预报5天相对精度在低、中、高纬度地区分别提高了 2.14％、1.32％和2.32％.     

新安江模型在资料匮乏的长江中下游山区中小流域洪水预报应用

水文资料匮乏流域的洪水预报(PUBs)是水文科学与工程中一个尚未解决的重大挑战.中国湿润山区中小流域大多是水文资料匮乏的流域,在此地区进行洪水预报的重要手段之一就是水文模型参数的估计.对基于参数物理意义的估算方法(以下简称物理估算法)及两种区域化方法进行了研究,将其用于新安江模型参数的估算及移植.皖南山区的29个中小流...     

基于鲸鱼优化算法的长短期记忆模型水库洪水预报

洪涝灾害是世界主要自然灾害之一,优化洪水预报方案对防洪决策至关重要,然而传统水文模型存在参数多、调参受人为因素影响,泛化能力弱等问题。针对上述问题,本文提出基于改进的鲸鱼优化算法和长短期记忆网络构建自动优化参数的WOA-LSTM模型,通过优化神经网络结构进一步增强该模型的稳定性和精确度,并且建立不同预见期下的洪水预报模型来分析讨论神经网络结构与预报期之间的关系。以横锦水库流域1986—1997年洪水资料为例,其中以流域7个雨量站点的降雨以及横锦站水文资料为输入,不同预见期下洪水过程作为输出,以1986—1993年作为模型的率定期,1994—1997年作为模型的检验期,研究结果表明:(1)以峰现时差、确定性系数、径流深误差和洪峰流量误差作为评价指标,相比较于LSTM模型和新安江模型对检验期的模拟结果表明WOA-LSTM模型拥有更高的精度、预报结果更稳定;(2)结合置换特征值和SHAP法分析模型特征值重要性,增强了神经网络模型的可解释性;(3)通过改变神经网络结构在一定程度避免由于预见期增加和数据关联性下降而导致的模型预报精度下降的问题,最终实验表明该模型在预见期1~6 h下都可以满足横锦水库的洪水预报要求,可以为当地的防洪决策提供依据。     

电离层参数短期预报研究进展

对国内外电离层参数短期预报方法进行了综述,重点介绍了几种作者最新研究的电离层foF2参数短期预报方法.包括基于混沌时间序列分析的电离层foF2参数提前15 min(分钟)准实时预测方法、基于人工神经网络技术的提前1 h(小时)现报方法、提前1～3 d(天)的神经网络预测方法、相似日短期预报方法以及综合预报模型方法.利用中国垂测站多年的观测数据对各种算法的预测精度进行了评估,并与国内外相关算法进行了定性或定量比较,各种预报方法都在前人的预报精度基础之上有了一定的提高.其中提前15 min(分钟)预测方法平均相对误差小于4%,平均绝对误差小于0.2 MHz,可以用于实时性和精度要求较高的短波系统;提前1小时预报方法在太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz,平均相对误差比前人研究的自相关方法提高3个百分点左右;对于提前1～3 d(天)短期预报,综合预报模型方法充分利用了神经网络方法、自相关方法以及相似日方法的优点,获得了高于任何一种单一方法的精度,对于中国9个垂测站(海口、广州、重庆、拉萨、兰州、北京、乌鲁木齐、长春、满洲里)在不同太阳活动性条件下的历史数据进行了精度测试,提前1天和提前3天预测的平均相对误差分别小于10%和小于15%,达到了国内先进水平.此外,该方法还可以综合更多预报方法,具有进一步提高预报精度的潜力.文中提出的针对不同尺度进行电离层参数预测的方法具有一定的理论基础,且精度高、易实现,对从事电离层短期预报算法研究及相关专业的学者具有一定的参考价值.     

动态预报方法在地震预报中的应用

应用一种动态系统预报方法来进行地震预报的研究，该方法的长处在于时变系统预报，当进行这类预报时，首先是对时变参数进行预报，在此基础上再对系统进行预报。同时，这方法还可容纳对输出有不同延迟时间的输入量，这对各种前兆在时间轴分布的不均一特征，是一种较为合理的模型方法，本文计算了若干种预报模型，并对它们的结果进行了分析与讨论。     

地震活动性参数全时空扫描动态寻优预报模型

选取10种物理意义清楚、独立性较好的地震活动性参数,以最大限度地提高预报效能为目标,采用全时空扫描方法建立动态寻优预报模型。研究表明,地震活动性参数动态寻优预报模型,在空间上,客观地反映了区域构造活动的差异性;在时间上,完整地反映了区域地震活动的涨落;可以有效地剔除背景干扰,提高地震异常识别率,避免预报的随机性和盲目性。     

地震预报唯象模型的适用性研究

滑动可预报模型，时间可预报模型和双限随机应力水平模型是三种相关的地震预报唯象模型。对于一个指定地区，用哪种模型更合理呢？为解决这个问题，本文提出了两地震预报模式适用程度的数值分析方法，利用这些方法可以合理地鉴别出氖要用的地震预报唯象模型是否适用于指定地区的地震预报分析。     

参数化地震子波估计模型定阶方法研究综述

参数化模型地震子波提取中模型阶数的确定对子波提取的精度至关重要,笔者针对因果地震子波MA、ARMA模型,总结了目前比较成熟的四类定阶方法：相关分析法、信息量准则法、线性代数法及基于优化算法的模型定阶方法,分析比较发现这些算法都存在不同程度的缺陷,只能在各自的适用范围内得到较好的定阶结果,针对算法在子波建模应用中的不足提出了改进建议;同时分析比较了基于高阶累积量的非因果系统模型定阶的各种方法,并对非因果地震子波模型定阶进行了展望.     

利用半参数核估计法预报全球电离层总电子含量

本文将半参数平差模型引入电离层球谐函数系数的预报中,建立了半参数球谐函数模型(Semiparametric-Spherical Harmonic,Semi-SH)来预测全球电离层总电子含量.首先,通过快速傅里叶变换获得球谐函数系数的周期和振幅,将振幅高的主周期归入趋势函数,振幅低的剩余周期归入随机信号,建立了半参数模型,同时利用核估计方法拟合趋势函数,解算随机信号,并在时间域上进行外推,得到了预报时间的球谐函数系数,代入15阶电离层球谐函数模型,最后得出电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的预报值.本文基于欧洲定轨中心(CODE)发布的球谐函数系数进行电离层TEC长期预报和短期预报分析,其中长期预报采用四年预报两年的模式对球谐函数系数进行预报,短期预报设计了三个算例,采用前30天预报后一天的模式,分别预报1天、滑动预报7天和滑动预报30天.实验结果表明:长期预报能够较好地反映全球电离层TEC的变化趋势和波动情况,Semi-SH模型对全球电离层TEC平均值(Mean TEC global,MTECglobal)的拟合值和预报值与MTECglobal实际值的相关系数分别为0.8743和0.8010,呈现出高度相关性.短期预报中,在太阳活动高年和太阳活动低年,Semi-SH模型在中纬度地区预报精度较CODE发布的电离层TEC 1天预报产品(CODE′S 1-Day Predicted GIM,C1PG)有较大提升,在高纬度与低纬度地区两种模型预报精度相当;Semi-SH模型在太阳活动高年和太阳活动低年30天滑动预报精度的均值均高于C1PG模型.实验结果说明了Semi-SH模型预报电离层TEC值的有效性.     

藻类食物对萼花臂尾轮虫繁殖的影响

为满足流域防洪规划工作的需要,针对鄱阳湖湖区暴雨洪水特点,分别用面积比拟法,修正总入流法,单水源模型（现预报方案）,新安江三水源模型,对湖区４个实际大水年份进行分析计算．在新安江三水源模型中分析了鄱阳湖高低水位时水陆面积变化对产汇流的影响,并给出了相应的计算公式．结果表明,复杂的概念性降雨径流模型能充分地模拟径流洪水过程;而在合理的条件下,运用简单的方法亦能取得较好的效果,通过比较分析,提出鄱阳湖     

联合半参数和长短期记忆神经网络的全球电离层TEC短期预报

半参数球谐函数(Semiparametric Spherical Harmonic, Semi-SH)模型能减少电离层预报模型误差以及残余周期带来的系统误差.但是半参数球谐函数模型中窗宽参数的选取会带来一定的估计偏差,本文利用长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory Networks, LSTM)在非平稳性时间序列预报中的良好适应性,提出了一种联合Semi-SH与LSTM(Semi-SH-LSTM)的全球电离层TEC短期组合预报模型,适用于1—5天的短期预报. Semi-SH-LSTM模型通过预报球谐函数系数解算全球电离层TEC,利用二次多项式和半参数核估计方法分别拟合球谐系数趋势项和周期项,最后基于LSTM对拟合残差进行补偿预报.本文利用欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe, CODE)球谐函数系数产品,采用单天预报和多天预报两种实验方案验证Semi-SH-LSTM模型的有效性.实验结果表明,相比于Semi-SH模型和综合半参数与自回归模型,Semi-SH-LSTM模型的单天全球TEC预报残差RMS值分...     

地震趋势区划结构自适应模型

简要地回顾了现有的地震区划方法，针对综合概率法需要进一步解决的“地震活动性时空不均匀性”问题，提出了包括趋势项、周期项、随机项和白噪声项等内容的结构模型及用于模型选择的系统。在结构模型中，不同的项目自适应等不同方法进行标定，其和就是震级上限的预报值。     

半湿润流域水文模型比较与集合预报

选择7种水文模型分别在中国北部3个半湿润流域做模拟对比,分析不同水文模型在各流域的适用性,并使用贝叶斯模型平均法对不同模型集合,比较各种集合方法的优势,研究贝叶斯模型平均法的应用效果.研究结果表明,以蓄满产流模式为主的模型在半湿润流域应用效果较好,针对不同流域特点对传统模型进行改进可以提高模拟精度.贝叶斯模型平均法能提供较好的确定性预报结果和概率预报结果,仅对少数模拟效果好的模型进行集合,并不能有效提高预报精度,适当增加参与集合的模型数量能使贝叶斯模型平均法更好地综合各模型优势,提高预报结果的精度.     

水文学与水力学相结合的南四湖洪水预报模型

南四湖流域是一个复杂的大流域，是东线南水北调的重要调节湖泊之一，也是干旱和洪水频繁流域．本文首先采 用分布式的新安江模型，对有实测流量资料的支流流域进行了模型参数率定，洪量预报达到了一定的精度，建立了南四湖 流域的洪水预报模型．采用一维、二维水力学模型并与水文学模型耦合进行上级湖的流量演进以及二级坝水利枢纽的 调度．     

多层递阶方法在估计地震活动趋势中的应用

本文应用文献提出动态系统预报的新方法,选用地震频度、折合频度、震级差等输入变量,建立华北未来一定时间段内发生最大震级的多层递阶数学模型,并应用该模型对华北地震活动趋势进行了估计。文中把应用该方法与固定参数预报方法所得结果作了对比。由于该方法在预报过程中充分考虑了系统的时变特性,克服了一般预报方法因固定参数而造成的较大误差,预报趋势的准确率和预报精度都有提高。     

太湖水面蒸发量预报模型及其应用

介绍了几种太湖水面蒸发量的数学模型和预报模型,并用其预测伏旱和夏涝期间旬、月的湖面蒸发量。最后提出应用湖面蒸发量进行太湖水位预报的方法。     

用动态自回归模型预报大华北地区强震的发震时间

本文采用动态自回归模型研究了大华北地区(32°N—42°N,105°E—123°E)自1900年以来Ms≥6.0地震的发震时间。结果表明,动态自回归模型时变参数(时变系数)的变化是有规律的,其增量大体上是一些简单周期函数的叠加。把它们用富里叶级数展开,并选取一定数量的主周期,即可对未来大华北地区Ms≥6.0地震的发震时间做出某种程度的预报。该法内符检验较好,作者认为它可能是预报强震发震时间的一种有效方法。     

一种适用于极移预报的附加误差修正的LS＋AR新模型

极移是指地球瞬时自转轴在地球本体内运动而导致极点在地球表面上的位置发生缓慢变化的现象,是研究地球自转的一个重要的内容.LS＋AR模型被认为是目前极移预报中最好的模型之一.通过对LS＋AR模型的短期预报残差的时间序列统计分析,发现相邻期的模型预报残差具有极高的相关性,由此提出利用上一期的模型预报残差和经验调节矩阵对下一期预报结果进行修正,从而建立了一种适用于极移预报的附加误差修正的LS＋AR新模型.运用新模型进行了模拟预报,结果表明该方法对于提高极移的预报精度和可靠性均有帮助,采用新方法进行超短期和短期预报的精度均达到了目前国际最好的精度水平.     

应用测震学多因子灰箱动态模型进行地震短临追踪预报的研究

本文选取小震释放能量，地震活动度、小震动态参数，地震活动时间信息熵，小震调制比速率和地震空间分布信息维等６种测震学参数，应用多因子灰箱动态系统模型，对１９７３年以来全国２１个中强以上地震孕震信息水平进行了较深入的研究，提出了具有一定预报效能的短、临预报（半年之内）的空间场，数学模型和异常数据指标。     

基于无迹卡尔曼滤波的新安江模型实时校正方法

通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.