斜坡失稳时间的协同预测模型

斜坡岩体由小变形到大变形乃至滑坡的发生，实质上是由组成斜坡的各子系统协同作用的结果．将协同学引入斜坡的稳定性预测评价中，并提出了一种新的斜坡失稳时间预测模型──协同预测模型．经实例检验，该模型预测精度较高，可用于滑坡的短期或临滑预报．     

非洲和南美洲的对话（地理相声）

在开展地理课外活动时，可以安排地理兴趣小组的两名学生排演一个相声节目，一位扮演“南美洲”，一位扮演“非洲”。有机会时可在班级或学校演出，对于学生学习和巩固课堂所学知识很有好处。     

创造地理学习的良好心理态势

初中学生活泼好动而自制力差；好奇心强，喜欢新鲜事物，敏感、反应快，但缺乏持久性，随意性强。教师必须针对学生的心理特点，创设有效的教学情景，调动学生的学习积极性。具体做法可归纳为“三心”，“三感”、“三多”和“三性”。     

组织的学习能力是创建学习型部门的关键

党中央提出建设学习型社会，对于气象部门怎样建设学习型部门，取决于哪些因素?其关键何在?是本探讨的重点。     

高三复习冲刺阶段的教学策略

一、近年地理高考试题趋向。1．强化地图载体，考查读图用图技能。地图是地理信息的载体，也是学生学习地理不可或缺的工具，因此，地理高考理应检测这一最重要的学习能力，重点考查学生学习地理的过程。从试题设计上来凸现过程性评价，正符合新课程标准理念。一般说来，学生平时对较简单的区域图、统计图、景观图掌握较好，但有几种难图需加强读练：     

“澳大利亚地理教材中的案例学习”读后感——为学生提供更为广阔的地理学视角

未读此之前，我绝对想象不出柬埔寨人民过的是这样一种贫穷的生活，相信作为澳大利亚这一发达国家的孩子看完这则案例后，也会经历和我一样的情感体验。利用这样的案例教学，比单纯用一些专业术语给学生列出条条框框，让他们机械地去记忆效果要好得多。因为，首先像这种叙事性的章，学生愿意看，容易调动起他们的学习兴趣。其次，看这样的章，通过一些具体的事实，例如“她奢侈地买了一片西瓜；没钱买肥皂；木柴也快用完了，要节省着用……”，也许学生会因此萌发出一种要加倍珍惜现在的富足生活的思想，也许还有的学生会对柬埔寨人产生怜悯之情，想要帮助他们摆脱贫穷，     

基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

预测有效波高的深度学习模型研究

研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。     

可解释性长短期记忆模型用于预测湖泊总磷浓度变化

对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R²=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。     

基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型

利用2016—2021年春季(3—5月)陕西98个国家级地面气象观测站逐日观测资料,运用BP神经网络构建了陕西春季不同区域(陕北、关中、陕南)不同月份(3、4、5月)不同土壤深度(5、10、15、20 cm)地温预测模型,并利用2022年数据进行模型预测检验。研究结果表明：模型预测的各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测准确率＞95%,且整体表现出土壤深度越深预测准确率越高的趋势,10 cm日平均地温预测准确率＞98%,15、20 cm日平均地温预测准确率＞99%;各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测值与实测值的均方根误差≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,均方根误差和平均绝对误差整体表现出土壤深度越深误差值越小的趋势;模型预测精度比较理想,可用于陕西春季浅层地温预报业务,为春播及果树花期预报提供技术支持。