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51.
针对两个最新换代的季度集合预测系统对中国季度降水预测中存在的系统缺陷,应用改进的贝叶斯联合概率模型(BJP)加以订正。对订正后的单一模式概率预测应用一种混合模型贝叶斯模型平均(BMA)方法加以集成,以综合各模式的优势来提高中国季度降水预测技巧。结果表明:BJP模型可有效地消除集合模式预测的系统偏差,同时大幅提高了概率预测的可靠性。经过订正的欧洲中尺度天气预报中心的System4预测在许多季度在中国的很大区域范围内都显示出了一定的预测技巧;而澳洲气象局的POAMA2.4预测只在个别季度局部范围内具有技巧。使用BMA对订正后的单一模式预测进行集成可显著提高对中国季度降水预测的精度,相比单一模式预测,技巧得分为正值的网格百分率分别提高了13.3%和20.0%。  相似文献   
52.
基于推广Bayes方法参数优化的滑坡稳定性评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的极限平衡法在确定的计算工况下要求抗剪强度参数为常数,但由于各种参数的随机性、测试的误差、地质体的不均匀性、外界因素变化的随机性等特点,对滑坡稳定性评价起主要作用的抗剪强度参数从严格意义上来说均是随时间变化的随机变量,这就需要用破坏概率模型等非传统方法对滑坡进行稳定性评价。破坏概率模型的关键是滑坡抗剪强度参数的概率分布函数,但是在实际工程中,由于试验数据太少无法准确确定抗剪强度参数概率分布函数。本文提出了以区域统计规律得出的概率分布函数为先验分布函数,然后用推广Bayes方法确定该滑坡的概率分布函数,并以里沱河滑坡为例用破坏概率模型对其进行稳定性评价。  相似文献   
53.
利用汤阴县1964-2008年45 a降水资料,探讨汛期降水量和年降水量的变化趋势,并计算出各个时段的概率分布模型.结果表明:汤阴县年平均降水量呈增长趋势,约呈22 a的周期振荡,上世纪70年代以来汛期降水量与年降水量波动显著;汛期降水量和年降水量均服从正态分布.  相似文献   
54.
土水特征曲线定义了非饱和土的基质吸力和含水量之间的关系,与非饱和土的渗流和强度等特征有密切关系.本文通过对100组砂土的粒径分布曲线和土水特征曲线进行分析,结合常用的VG模型提出了基于粒径分布曲线的非饱和砂土土水特征曲线概率预测方法,并基于另外30组数据对提出的模型进行了验证.研究表明,基于粒径分布曲线无法唯一确定土体...  相似文献   
55.
自本世纪六十年代末工程地震危险性概率分析法产生以来,地震发生的概率模型在工程抗震中开始受到极大的重视。人们企图尽可能客观地刻画地震事件序列以降低主观认识所造成的不确定性,提出了许多概率模型,并对这些模型进行了极为广泛的研究和探讨。笔人为这些探讨中大多数研究者们限于艰计数特征,与时间特征的探讨和计算简化处理,很少同时从概率统计、地震事件资料特征和工程近似三者的合理笥角度去分析这些模型的合理性与局际性  相似文献   
56.
郑侠 《福建地质》2012,31(3):278-283
基于福建省地质灾害调查成果数据库,对福建省内滑坡的致滑地质环境背景因子分别进行描述统计分析和CF概率模型计算,筛选出滑坡致滑关键地质环境背景因子,按敏感程度从高到低分别为滑坡所在位置高程、斜坡坡度、土层厚度和基岩岩性。  相似文献   
57.
58.
工程体的稳定性问题最终要求确定的解。由概率模型模拟到简单耦合及复杂耦合求解逼近结构面确定性研究表明,求解耦合问题,一方面要求遵守确定问题求解的精确性约束,另一方面要求满足随机性能问题的概率特征约束,同时又要考虑结构面分布的差异性。  相似文献   
59.
基于泊松分布的地震烈度发生概率模型   总被引:10,自引:1,他引:10  
高孟潭 《中国地震》1996,12(2):195-201
地震烈度发生概率和地震烈度超越概率都是衡量场地地震危险性的重要指标,地震烈度发生概率的计算民是人们比较关注的问题之定。本文根据目前工程地震和地震减灾研究中比较常用的Cornell类地震活动性模型和反映地震时,空,强非均匀性的地震活动性模型,推导了场地地震烈度发生概率和计算表达式,通过计算实例,讨论了其与场地地震烈度极值概率(即超越概率差,通常被用来替代地震烈率发生概率)的差异,认为在一般情况下,两  相似文献   
60.
官幼雄 《华南地震》2019,39(1):71-75
地震安全性评价是防震减灾的重要措施之一。地震危险性分析是地震安全性评价的基础。论文利用安全性评价基本理论和方法对广东省的地震危险性进行分析。以广东省历史上发生的中强地震目录作为研究基础,分析了广东省的地质构造特点和断裂特点,划分潜在地震源、确定地震活动性参数,建立了地震发生概率模型,通过计算得出地震带的综合影响。研究结果表明广东省内具有发生7.5、 6.5、 6.0、 5.5级级段地震的发震条件,其中沿海地区是广东省中、强地震的主要发震区域。  相似文献   
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