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881.
基于GM(1,1)模型的塔里木盆地南缘孤立绿洲降水灾变预测 总被引:1,自引:0,他引:1
我们选取了具有一定代表性的塔里木盆地南缘的孤立绿洲民丰县作为研究区,在对数据有效性的验证之后,利用研究区1980~1999年的降水资料,运用灰色系统理论的季节灾变预测方法,对该地区未来年份的降水量进行预测,并建立灰色季节灾变GM(1,1)预测模型,预测未来旱季到来的年份,为预测未来降水趋势提供了信息。结果表明:该研究区下一个旱灾灾变年大致指向2006年至2007年左右。这对合理利用本地气候资源具有实际意义,并且能够为研究干旱区气候变化提供一定的帮助。 相似文献
882.
Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer 总被引:1,自引:0,他引:1
As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency. 相似文献
883.
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888.
飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向:1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。 相似文献
889.
基于WRF模式的模拟结果,结合地面观测资料、雷达回波资料以及ECMWF ERA5再分析资料,对2010年10月1—8日发生在海南岛的一次持续性秋汛期特大暴雨过程中局地锋生与对流发展的相互作用机制进行了深入分析,发现:在海南岛秋汛期特大暴雨的锋生过程中,环境场起到主要作用。非绝热加热项F1和水平运动项F3在局地锋生的过程中贡献最大,且两者的正极大值区在强降水地区多时次重叠出现,表明非绝热加热和水平形变辐散是导致强降水区强烈锋生的主要原因。此外,模拟结果和实况观测对比分析发现,较低的凝结高度导致最强降水时段对流低层出现强潜热释放,对流区低层气团内部增暖,形成强烈锋生效应,低层强的锋生导致上升气流加速,深对流发展加强,暴雨增幅。与垂直运动有关的倾斜项F2相比,非绝热加热项F1和水平运动项F3贡献虽小,但在夜间有增大的现象,分析表明夜间暴雨区垂直速度ω水平分布的差异性对深对流的加强有重要作用。 相似文献
890.
利用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)模式模拟结果,研究了21世纪末全球稳定增温1.5 ℃下北非夏季风降水的变化及机理。结果表明,全球稳定增温1.5 ℃较1985—2014年北非夏季风降水将增加0.26 mm/d,区域降水敏感度为4.8 %/℃,且季风区北部降水增幅大于南部。基于水汽收支诊断发现热力项对季风区总降水增加作用明显,动力项对降水空间变化起重要作用。进一步分析当地水汽条件及相应环流场发现:在热力上,相对于1985—2014年,稳定增温1.5 ℃加强了北非地区表面温度及低层水汽输送,有利于当地维持更高的大气可降水量。在动力上,稳定增温1.5 ℃下显著的撒哈拉沙漠增温加大了海陆温度梯度,增强了对流层低层季风环流,同时非洲东风急流北移,使得季风区北部低层气流辐合加强,而高层热带东风急流减弱会导致季风区高层辐散运动减弱。总的来说,热力项增加了整个季风区降水,而动力项增强了季风区北部降水,减弱南部降水,主导了降水变化的空间格局。 相似文献