流滑型窝崩水流结构特征及其变化规律

针对长江中下游河段流滑型窝崩,进行水槽概化模拟试验,依据精细的流场观测数据,分析窝塘附近水流结构特征及变化规律,为探索此类崩岸力学机制奠定基础。结果表明,窝塘附近水流结构可分为口外主流区、口门涡流区和窝塘回流区三大区域。随着窝崩发展,三大区域内水流结构也随之产生变化。口外主流区基本为明渠弯道水流,有明显环流特征;口门涡流区呈现长条形态,其内存在多个大小、形态、位置和强度变化的涡旋,总体规律随主流快速下移不断破碎或分解,口门上、下两端水流呈明显三维特征且脉动性很强,水面波动剧烈;窝塘回流区内为典型空腔回流,随窝崩发展,其范围扩大,中心下移,形态由椭圆形趋向圆形,强度呈现增强-减弱-稳定的趋势。     

长江中下游成矿带（江苏段）铜矿资源地球化学定量预测

利用江苏省1:20万区域化探资料,结合中大比例尺化探普查成果,运用GIS技术,提取剥蚀程度、相似度和衬值等地球化学信息,结合成矿带不同成因类型铜矿找矿模型,建立长江中下游成矿带(江苏段)铜矿地球化学定量预测模型,并进行铜矿预测区圈定、分级和铜矿资源量估算,为该矿带铜矿勘查工作部署提供了依据。     

基于Catboost和Stacking融合模型的 长江中下游短时临近降水预报研究

用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析。结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。