基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型

利用2016—2021年春季(3—5月)陕西98个国家级地面气象观测站逐日观测资料,运用BP神经网络构建了陕西春季不同区域(陕北、关中、陕南)不同月份(3、4、5月)不同土壤深度(5、10、15、20 cm)地温预测模型,并利用2022年数据进行模型预测检验。研究结果表明：模型预测的各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测准确率＞95%,且整体表现出土壤深度越深预测准确率越高的趋势,10 cm日平均地温预测准确率＞98%,15、20 cm日平均地温预测准确率＞99%;各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测值与实测值的均方根误差≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,均方根误差和平均绝对误差整体表现出土壤深度越深误差值越小的趋势;模型预测精度比较理想,可用于陕西春季浅层地温预报业务,为春播及果树花期预报提供技术支持。     

径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取

针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。     

吸湿性播撒对暖性对流云减雨影响的数值模拟

利用以色列特拉维夫大学二维面对称分档云模式（two-dimensional slab-symmetric detailed spectral bin microphysical model of Tel Aviv University）,对2016年9月4日16:00（北京时）前后我国华东地区的一次暖性浅对流云降水过程进行模拟,模式模拟的强回波中心高度和最大回波强度范围与观测基本一致。并在此基础上进行了小于1 μm的吸湿性核的播撒减雨试验,分别考虑了不同播撒时间、不同播撒高度以及不同播撒剂量的敏感性测试。结果表明:在云的发展阶段早期播撒能起到更好的减雨效果,播撒时间越早对大粒子生长过程的抑制作用越强,随着播撒时间向后推移,受抑制作用最显著的粒径段向小粒径端偏移;在云中心过饱和度大的区域下方进行播撒,减雨效果更加明显,当播撒剂量为350 cm-3时,地面累积降水量减少率可达23.3%;另外,随着播撒剂量的增加,减雨效果更加显著,甚至能达到消雨的效果。因此,在暖性浅对流云中合理地播撒小于1 μm的吸湿性核能达到较好的减雨或消雨效果。     

GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究

本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1～1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5～0.5℃)内,不超过(-1～1℃)的范围.     

随机结构动力可靠度估计算法的对比分析

对比分析了随机结构动力可靠度计算的三种估计算法.渐进展开法是基于Laplace算法对概率积分进行渐进估计的,此法通过计算最大被积分式值对应点,并将其代入概率积分的渐进估计表达式求解失效概率.由于概率积分的主要贡献来自于最大被积分式值对应点的周围,因此本文的重要抽样法假定重要抽样函数的最大似然值等于最大被积分式值对应点值.极值分布-泰勒展开法首先通过结构随机参数的极值分布函数给出失效概率的表达式,随后利用泰勒展开法对失效概率进行估计,其中采用中心差分法对极值分布函数的梯度进行估算.最后应用三种算法和Monte Carlo法对受高斯白噪声激励作用的单自由度随机结构进行了计算,结果表明三种方法不但运算简便,而且对比Monte Carlo法计算效率有显著提高.     

2002年6月20—24日梅雨锋中尺度对流系统发生发展分析

利用GFS再分析资料、常规及非常规观测资料,对比分析了2012年7月12—13日鄂东北特大暴雨中两个连续发生的MCSs(下面分别称为MCS1和MCS2)天气背景、雷达回波特征和地面中尺度系统演变,归纳了MCSs成熟阶段准静止一后向传播结构模型,结果表明：⑴东北冷涡的发展、西风低槽的缓慢东移及副热带高压的稳定导致南北气流长时间交汇于江淮流域形成梅雨锋切变和夜间低空急流的发展, 是两个MCSs形成的有利大尺度背景条件。MCS1发生于中层梅雨锋前倾结构下; MCS2则是发展加强于低层梅雨锋切变上。(2) MCS1比MCS2的“冷池”更深厚,与环境温差更大,对流触发更剧烈,但“冷池”运动方向与MCSs传播方向均一致。(3)两个MCSs都出现了后向传播特征,前者可能与大别山脉对冷池的阻挡有关,后者可能与对流更易在不稳定区触发相关; 成熟阶段时, MCSs因后向传播,移动缓慢甚至准静止,降水最强。(4)在回波结构上,MCS1向前传播时新生、成熟、消亡单体沿回波长轴自下风方向上风方排列,MCS1及MCS2后向传播时则反之。

     

基于RBF神经网络的OSM道路网智能选取

针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据多种常用的语义、几何、拓扑参数综合考虑道路网的重要性,并将该算法在系统平台中加以实现,以期为OSM道路网自动选取的精度提高和应用普及提供解决方案。实验结果与实际制图结果在形状结构上保持良好,精度为86.92%,相较于BP(Back Propagation)神经网络算法的效果有所提高。     

湖北强降水频次时空特征及基于GWR模型的地形关系分析

利用1983—2017年湖北省汛期74个国家气象站逐小时降水数据,按长、短历时强降水事件分类研究强降水频次的时空特征,并运用普通最小二乘法(OLS)、地理加权回归(GWR)方法定量探讨强降水频次与地形因子之间的关系。(1)湖北汛期长、短历时强降水年频次周期变化明显,年代际变化(≥10 a)存在1个主振荡模态,年代际以下尺度(<10 a)存在2个主振荡模态。(2)长历时强降水旬频次在梅雨期达到顶峰,盛夏期减少,而短历时则在梅雨结束后的7月中旬出现跃升;长、短历时强降水频次日变化曲线都为单峰结构。(3)湖北长、短历时强降水高频次站点多出现在地面存在准常定中尺度辐合线或涡旋的特定地形条件下。(4)地理加权回归较传统普通最小二乘法显著提高了强降水频次与海拔高度、坡度的拟合效果。结合拟合系数显著性检验分析,地理加权回归不适用于样本偏少、站点稀疏的鄂西山地,更适用于多中小尺度地形的湖北中东部。(5)地理加权回归模型中,海拔高度与长历时强降水频次在大别山东麓西侧正相关最大,在大别山西麓南侧负相关最大,坡度则正相反;海拔高度、坡度对短历时强降水频次的最大影响在大别山东麓西侧以及沿长江干流的低洼城...     

抽水蓄能电站上水库渗漏问题研究

本文根据抽水蓄能电站上水库渗漏问题研究特点,构建了上水库渗漏分析工程地质系统。应用该系统,分析评价了某抽水蓄能电站上水库渗漏问题。结果表明,研究区上水库库岸渗漏段长度约占环库周总长的90%,渗漏部位主要集中在坝址区、库区右岸及库尾,综合建议上水库采取全库防渗处理措施。     

三江源地区冰雹灾害分布特征及其成因

青藏高原腹地的雹灾形成与其它地区有一定的差别。根据三江源地区126个乡整理的近60 a的雹灾数据,分析了青海南部高原雹灾的空间和时间变化规律,并通过对雹灾次数与海拔高程、地形起伏度、居民点密度的相关分析,结果表明：三江源地区雹灾的高发区域为东北部的兴海、同德、贵南等地及南部的称多、玉树、囊谦等2个地区,雹灾主要发生在5～9月份,在6、8月份形成明显的双峰性特点,地形起伏度、居民点密度与雹灾频次具有明显的正相关,海拔高程与雹灾频次呈负相关,雨带推移和生产方式不同是三江源地区雹灾产生空间分异的主要原因。