江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估

构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义。该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于早稻抽穗扬花期间过程降水量、最大降水量、降水日数及实际产量的雨洗花灾害样本78个,在此基础上,利用相关分析、正态分布以及主成分回归法,建立了雨洗花灾害指标和灾损评估模型,并对其进行验证。结果表明:抽穗扬花期降水对雨洗花灾害形成有显著影响,其主要影响时段为抽穗扬花普遍期前后5 d内,关键时段为抽穗扬花普遍期前后3 d内。日降水量40 mm可作为早稻抽穗扬花期雨洗花灾害临界指标。以该指标为基础,统计日降水量不低于40 mm的降水日数及其对应的累积降水量,当累积降水量为40~170 mm时,为轻度雨洗花灾害,早稻一般减产小于15%,平均减产10%;当累积降水量不小于170 mm时,为重度雨洗花灾害,早稻一般减产不低于15%,平均减产22%。指标验证结果与历史实际灾害发生情况有较好的一致性。雨洗花灾损评估模型检验结果表明:雨洗花年模拟产量与实际产量吻合度较高,平均相对模拟误差为4.3%,78.0%的资料相对误差在5%以内,可利用该模型对雨洗花年的早稻减产率进行模拟和预测。     

基于葵花8卫星的上海市夏季对流初生预报研究

参考Mecikalski et al(2010a;2010b)提出的基于GOES系列卫星的对流初生预报方法,针对上海市夏季对流天气特征建立了基于高时空分辨率的静止气象卫星数据的上海市对流初生判识及预报方法。利用该方法对上海市的一次对流初生个例进行了分析,并对2016年7-8月的12次对流初生事件进行了预报试验,结果表明:方法提取的各个指标能够很好地体现对流初生过程中云团的发展变化特征并能剔除掉成熟对流云团边缘像元的干扰;在12次对流初生事件中,成功地预报了其中的11次,预报时间较对流初生时间平均提前了约30 min,但是对于局地弱对流过程该方法仍有一定的缺陷。     

基于WRF模式的青岛近海能见度算法比较研究

采用GFS背景场资料和ADAS资料同化系统,使用WRF模式对2014—2016年青岛近海17个海雾个例进行了模拟,分析了3种能见度算法的预报效果。结果表明, FSL（Forecast Systems Laboratory）算法对于沿海站、岸基站雾的预报较SW99（Steolinga and Warner 1999）算法有优势;对于海岛站而言,SW99算法则优于FSL算法。混合算法CVIS（Combined Visibility）较单一算法预报雾准确率有所提高。3种能见度算法基本上是高估能见度的,SW99算法能见度预报均方根误差最大。另外,SW99算法对沿海站、岸基站雾开始时间预报较实况多偏晚,结束时间预报较实况多偏早,持续时间预报较实况多偏短。     

城市暴雨积涝水量动态分配有源积水扩散算法研究

传统暴雨淹没分析算法中,给定水位下的积水淹没分析算法需要已知积涝水位,但是在实际降雨中积涝水位获取存在一定难度;已知洪水体积的积涝扩散算法虽然算法简单、计算速度快,但是未突破汇水区边界限制。针对传统淹没分析算法存在的不足,从有源扩散的角度出发,提出了一种水量动态分配的有源积水扩散算法,从而提高了暴雨积水模拟的准确性。以漳州市龙文区为例,选取了2016年6月15日的降雨进行验证,结果与实测结果基本一致。     

基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。     

GRAPES全球四维变分同化系统极小化算法预调节

在进行多次外循环更新的增量分析框架下,前一次极小化迭代过程中产生的信息可提供给下一次极小化做预调节。该文在GRAPES全球四维变分同化系统中对极小化算法——L-BFGS算法实施了这种预调节,通过全观测的个例试验和批量试验进行评估,发现进行预调节后L-BFGS算法的收敛效率得到明显提高,而且在1个月的循环试验中表现十分稳定。该工作可以帮助GRAPES全球四维变分同化系统有效减少极小化的迭代次数,有利于满足业务化运行的时效要求。另外,间隔6 h和间隔24 h的两次4DVar分析对应的海森矩阵变化不大,因此,前一时刻极小化过程产生的信息提供给后一时刻的极小化进行预调节也有一定效果。     

基于C5.0算法的胃癌生存预测模型研究

我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42％,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明：C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考.     

顶点Pk覆盖问题的研究综述

顶点覆盖问题是经典的NP完全问题,在排序、计算机网络等现实生活中有许多的应用.近几年来,许多研究者开始探究它的推广形式——顶点P_k覆盖（VCP_k）问题,即寻找一个顶点子集,从拓扑结构图中删除后使得剩下的顶点导出的子图不包含P_k路,其中P_k是指包含k个顶点的路.本文简单介绍了VCP_k问题的应用背景,归纳了它在近似算法、精确算法、参数化算法3个方面的主要研究进展,并分析了一些主要的方法和技巧.在此基础上,对VCP_k问题及其相关问题的研究前景进行了展望.     

基于闪电定位数据的地闪密度修订

利用湖北省闪电定位系统(Lightning Location System,LLS)资料,用网格地闪密度数据表征地闪的空间分布,测站距离因子表征探测站布局,对2015年地闪空间分布特征进行分析,结果表明,其密度与因子之间存在负相关,其中雷电流幅值5~30kA的密度分量与因子之间存在显著性相关,大于30kA的密度分量与因子相关不显著。同时发现探测站布局对地闪空间分布的疏密程度有一定的影响,因此有必要对密度进行修订,以消除测站布局的影响。运用线性回归方法及其残差理论,建立了网格地闪密度的修订模型和相对探测效率的统计模型。验证了密度分段修订和不分段修订结果的一致性。通过对理论探测效率和相对探测效率的对比分析,论证了地闪密度修订方法和相对探测效率统计方法的可行性。     

北京山区基于历史资料的泥石流临界雨量研究

通过对北京山区历史泥石流降雨资料的分析,根据有雨量站和无雨量站的泥石流易发区的资料情况,分别建立了不同前期雨量的预报模型,并根据预报模型初步建立了不同前期雨量前提条件下的黄,橙,红三色预报模式。