汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。     

基于省区协调发展的GDP预测模型

基于柯布-道格拉斯生产函数与自回归移动平均模型(ARIMA)构建出一个GDP综合预测模型,并且考虑十九大全面建成小康社会与实现共同富裕的精神与国家关于技术、资本、劳动力等方面的区域平衡发展战略调整模型的参数,计算了2016—2050年中国分省的GDP总量与人均GDP,进一步通过计算省区间人均GDP的基尼系数来分析省区协调发展的水平。研究结果表明,在考虑省区协调发展时,各省区在2016—2050年间的GDP总量与人均GDP的差距逐渐缩小,省区间人均GDP的基尼系数将从2015年的0.219下降到2030年的0.176和2050年的0.137,未来区域间发展不均衡的态势在实现经济稳步增长同时可以得到缓解。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

基于陕西气象部门三级备件供应保障系统的库存模型

备件库存方案是影响气象观测设备可用性的重要因素。从设备保障中的实际问题出发,考虑陕西省保障结构层级和备件供应影响因素的情况下,基于METRIC模型(可修复备件管理多级法)基本原理,建立了陕西气象部门三级备件供应保障系统的库存模型。通过实例分析,给出了备件的期望短缺数,为保障部门制定备件供应方案和备件储备标准提供了依据。     

近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化

水分盈亏是区域干湿气候划分的重要依据。基于淮河流域63个气象台站1957—2014年逐日观测数据,运用累积距平、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析及ArcGIS反权重空间插值法,结合Penman-Monteith蒸散计算模型获得淮河流域水分盈亏量的周期特征、突变特征及其时空分布特征,并分析其主要影响因子。结果表明:(1)水分盈亏月变化基本符合5月最低,7月最高。(2)从季节分布来看,水分亏缺面积秋季春季冬季夏季,亏缺程度春季最强。从平均年水分盈亏量分布来看,水分盈亏量由南向北递减。且不论季节还是年状况,山地及河流对区域水分盈亏量的南北递减存在滞后作用。(3)从各因子气候倾向率的时空分布来看,江苏东南部、山东西部、河南大部、湖北中部水分盈亏量变化的主导因子为潜在蒸散量,其他区域的主导因子为降雨量。(4)淮河流域水分盈亏量存在周期特征,第一主周期为10 a。     

三套再分析资料在青藏高原湖泊模拟研究中的适用性分析

湖泊模式为青藏高原湖-气相互作用研究提供了有效方法,而驱动数据对模拟结果影响显著,但目前用来驱动模式的再分析资料对高原不同地区湖泊的适用性依然不够清楚。利用野外观测数据、M ODIS地表温度数据和WRF耦合的一维湖泊模式,对比分析了中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(简称ITPCAS)、ERA-Interim和NCEP/NCAR三套再分析资料在青藏高原地区纳木错、班公错和鄂陵湖三个不同深度湖泊的适用性,并对三套再分析资料的准确性进行了初步验证,进一步分析了不同校正方式后的再分析资料对模拟结果的影响。结果表明,用三套不同再分析资料作为模式驱动数据时,WRF耦合的一维湖泊模型均能够较好地模拟出高原湖泊表面温度的变化,但仍然与MODIS观测结果存在偏差。三套再分析资料中ITPCAS数据集的各气象要素与站点观测更为接近,ERA-Interim数据的向下长波和短波辐射比观测值偏大,NCEP/NCAR数据中的向下长波较观测值偏小而风速偏大。利用站点观测对再分析资料进行校正,ITPCAS数据进行全要素校正前后模拟结果差别不大,ERA-Interim和NCEP/NCAR进行全要素校正后模拟结果准确性显著提高;对于实地观测资料匮乏的地区,单独对ERA-Interim向下短波辐射数据进行校正以及同时对NCEP/NCAR气温和向下长波辐射数据进行校正均能优化湖表面温度的模拟结果。     

具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计

本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H_∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H_∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.     

地磁匹配特征量的选择

论文旨在选择合适的地磁特征量用于匹配制导.从地磁匹配的实际要求出发,提出了选择匹配特征量时应重点考虑的几个因素,通过理论分析初步拟定了选取准则,并针对特定区域,依据IGRF(International Geomagnetic Reference Field)和WMM(World Magnetic Model)计算出的地磁数据,结合选取准则进行了综合分析,给出了初选结果,对地磁匹配基准图的制备、实时图的获取、匹配算法的研究,以及地磁场资源应用于其他领域的相关研究有一定的借鉴意义.     

基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法

采用支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行GPS高程拟合时,拟合精度受模型参数(核参数和惩罚因子)选择影响较大,传统交叉验证法存在计算复杂,易陷入局部最优的问题.本文将粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入SVM模型,利用PSO全局搜索能力强...     

唐山地区尾波Q值特征研究

选取 2008—2020 年河北省数字地震台网记录的唐山地区 86 次 M_L≥3.0 地震事件波形资料,基于 Sato 单次散射模型,获得唐山地区尾波 Q 值随频率的时空变化特征。结果显示：唐山地区平均尾波 Q 值与频率 f 之间的关系为 Q(f )=(53.33±18.23)f^{0.9029±0.0858},与国内其它地区相比,本研究区的 Q 值相对较低;唐山地区 M_L4.5 以上地震多发生在 Q 值下降过程中,且 Q 值在震前一段时间内呈现上升变化,震后则呈现下降变化;唐山地区的尾波 Q 值存在显著的横向不均匀性,北部山区明显高于南部平原地区,东部地区明显高于西部地区,沿着北东向的唐山断裂从西南向东北Q值逐渐升高。