MM5水平嵌套方案对降水预报影响的敏感性试验

利用MM5对2003-2005年华东地区的3次暴雨过程数值模拟,通过采用3种水平网格嵌套方案做对降水预报影响的敏感性试验,研究模式水平率对降水强度和落区预报的影响。结果表明:随着水平网格精度提高,模式对中小尺度天气系统的模拟能力增强,地形对天气过程的影响反映更加全面,模拟的雨带分布也越接近实况,雨量中心强度也随之增大;三层嵌套网格在暴雨落区和暴雨量级的预报上均优于两层和一层水平网格嵌套方案,尤其是暴雨落区预报有很大优势。     

神经网络在泥石流活跃程度评判中的应用

泥石流活跃程度的评判结果对保护当地人民生命财产安全和经济建设的发展及地质灾害的防治工程布置有着很大的影响。然而以往的评判方法多以定性评判为主。由于每个人的知识水平、工作经验及评判问题的思维方式的差异，从而使评判结果或多或少存在一定的误差。论文旨在寻求一种新的方法来实现对泥石流活跃程度的定量分析，以便尽可能的减少人为误差。人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算、仿真等功能的网络结构。BP网络是目前工程上运用最为广泛的一种误差反传的人工神经网络。它可以模拟任意复杂的非线形映射关系。应用神经网络对泥石流活跃程度进行定量分析评判，可以在一定程度上减少定性评判中的人为因素影响，提高评判的准确性。论文简要介绍了BP神经网络的基本原理、训练过程，以及如何利用MATLAB软件中的神经网络工具箱来创建、训练和应用评判泥石流活跃程度BP网络。在BP网络模型建立时采用了对研究区泥石流活跃程度影响最主要的8个参数作为输入层，并选取了研究区的20个样本对网络进行训练。最后用训练好的网络对研究区的10条支沟分别进行计算。计算结果与实际情况相符，说明利用BP神经网络来评判泥石流活跃程度具有很好的实用价值。