粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。     

一种基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略

针对钟差预报中灰色神经网络模型种类较多、性质和适用范围尚未具体分析的问题,根据其预报特点,该文提出了一种基于灰色神经网络的自适应钟差预报策略。基于MGEX精密钟差数据进行预报实验,采用不同建模钟差数据量进行相同时间段钟差预报,对3种不同的灰色神经网络模型钟差预报效果进行对比,总结了几种预报模型的性质与适用范围。该文提出的自适应预报策略较好地平衡了几种灰色神经网络模型的特点,提升了钟差预报效果。基于该文策略的实验结果表明:所提策略能够有效利用不同灰色神经网络模型特点,提高钟差预报精度。在1d预报中,该策略较本文提及的其他可靠方法精度提升1%~3%;6h预报中,该策略较较灰色模型等精度提高0.02~0.09ns。     

自适应GM(1,1)模型进行地表沉降预报

提出采用自适应GM( 1 ,1 )模型进行地表沉降预报 ,并用于兖州某矿形变控制点的沉降预报 ,效果令人满意。说明此模型具有实用价值。     

变形分析与预报方法综述

简要介绍国内外现有的变形分析与变形预报的理论和方法,并对诸方法进行比较和评价。     

农作物病虫害微机测报专家系统的设计与实践

本文以“淮北地区主要农作物病虫害微机测报专家系统”为实例，探讨了农作物病虫害测报专家系统的设计原则，应具有的功能与特点，提出了专家系统中建立推理机制的方案。     

模式动力过程与物理过程耦合及其对台风预报的影响研究

中国南海台风模式是基于GRAPES的热带中尺度模式,采用半隐半拉格朗日时间差分方案,借助Helmholtz方程进行隐式求解,然后计算物理过程,并把各物理量反馈到动力预报场,实现动力过程与物理过程耦合。为了探讨耦合方案对预报精度的影响,在原方案的基础上,设计了新的技术方案,主要包括两项技术改进。其一是考虑温度、水汽的物理反馈对气压场影响,将间接导出的气压反馈值返回动力场;其二是在第一项技术改进的基础上,将物理反馈值作为模式Helmholtz方程的右端项参与隐式求解,物理反馈在动力约束条件下实现与动力过程耦合。针对新方案对台风路径预报的影响开展个例和批量试验研究。个例试验研究表明,新方案明显地提高了台风预报水平,特别是提高了移动速度的预报准确率;2013年批量试验结果分析,如文中给出的台风路径预报、等压要素预报准确率对比分析,说明新技术方案整体提高模式预报精度。     

一种基于多物理量阈值定义的热带气旋生成预报方法及在ECMWF全球模式中的应用验证

对于热带气旋的路径与强度预测,数值天气预报模式提供了相当有用的参考或指导预报。为进一步了解数值模式对掌握热带气旋生成的特性,基于近年国内外对热带气旋生成预报的研究结果,构造了一套热带气旋生成的多阈值组合判据系统,并利用该判据和ECMWF模式资料对2013—2015年于西太平洋海域生成的热带气旋进行了预报试验。结果表明,对于热带气旋生成的判据,使用不同百分位的历史统计阈值会对预报效果造成显著影响。在特定区间对某个物理量阈值进行合理的调整可以有效改善预报效果。在西太平洋海区,850 hPa相对涡度阈值的微幅调整对结果的影响最为敏感。最优阈值组合方案的预报命中率检验结果表明,在数值模式起报时间为低压生成时间的前12~72小时时效曲线上,24和48小时时效是拐点,24小时时效之前,命中率基本维持在0.7以上的高位,随预报时间的降幅很小;之后预报质量陡降,48小时时效后预报效果趋向稳定。此外,不同年份的预报效果存在明显差异。在西太平洋不同海域,ECMWF模式对热带气旋的生成预报质量差异明显。菲律宾以东的洋面在不同起报时间的预报能力明显高于南海海域。西太平洋海区存在两个明显的高错报率区域:一个位于南海中、北部至菲律宾群岛近海,一个位于西太平洋中部。在不同大洋之间,ECMWF模式的热带气旋生成预报性能也存在显著分别。起报时间在热带气旋生成前24小时内,西太平洋海区对热带气旋生成的预报要明显优于大西洋海区。     

基于地形因素的吉林省ECMWF气温预报订正方法研究

利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52％、51％、50％提高至58％、56％、54％;最低气温准确率分别从58％、56％、54％提高至64％、62％、59％;定时气温准确率分别从63％、60％、58％,提高至67％、63％、61％.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中.