未来综合导航定位技术刍议

社会的发展和人们生活水平的不断提高,使得人们对位置及其相关信息的需求不断增加。未来人们对于导航定位技术的需求将是快速、高精度、高动态和无缝的。未来的综合导航定位技术主要包括单点快速高精度定位技术和特殊地区导航定位技术两大类。本文简要介绍了这两类导航定位技术的现状及今后的发展趋势。     

一种准确通用的台风路径预报模式

应用天气学理论,对台风云图的晴空区轴线制约台风移动的规律进行物理解释。根据台风云团与晴空区之间存在的干、湿梯度力和推动台风前进的惯性力的互相关系,建立台风移向预报方程和轨迹预报方程,分析论证了台风移向变化的物理过程,把影响台风移动的复杂因子转化为单一的预报因子。     

利用卫星云图资料制作热带气旋预报路径的一种算法

根据台风生成后在云场中移动的环境条件,引入一个环境作用于台风中心的热力梯度力方向,用该热力梯度力方向与当前台风的移动方向相结合,研究台风移动过程的变化规律,寻找一种简易可行的台风路径预报方法．经过多年实践,本文揭示出台风中心未来沿着当前移动方向与环境作用于台风中心的热力方向合成移动的基本规律：当前台风中心移向与前方晴空区中轴线相交时,台风沿着当前移向前进到与阻挡轴线相交点相距4个纬距的位置时便发生偏转,逐渐与阻挡轴线走向趋于一致;若当前台风中心距相交点的距离小于或等于4个纬距时,则从当前位置发生偏转．文中利用以上规律研制出台风移向变化方程和移动轨迹方程．     

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荆江河段洪水水位预报方法研究

研制了荆江河段各站具体的洪水水位预报方案,并对预报方案进行了检验。研究表明:利用洪水预测的上下游相关法,建立荆江河段宜昌-枝城、枝城-沙市、沙市-城陵矶-石首、枝城-城陵矶-监利等水文预报站点的上下游相应水位关系曲线,能较好的预测荆江河段各预报站点洪水水位,并且通过对1969、1981、1983年3次洪峰过程试报的结果表明,该方案具有较好的适应性。     

基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型

作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。     

基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

Impacts of New Implementing Strategies for Surface and Model Physics Perturbations in TREPS on Forecasts of Landfalling Tropical Cyclones

To improve the ensemble prediction system of the tropical regional atmosphere model for the South China Sea(TREPS) in predicting landfalling tropical cyclones(TCs), the impacts of three new implementing strategies for surface and model physics perturbations in TREPS were evaluated for 19 TCs making landfall in China during 2014–16. For sea surface temperature(SST) perturbations, spatially uncorrelated random perturbations were replaced with spatially correlated ones. The multiplier f, which is u...     

基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型

利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）;然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。     

全过程联合校正方法在饶河流域洪水预报中的应用研究

为提高饶河流域洪水预报精度,将全过程联合校正(EPJC)方法与三水源新安江(XAJ)模型结合,按一定比例划分洪水预报总误差为各过程误差,基于系统响应理论反演得到面雨量计算误差和模型参数误差,重新输入流域水文模型正演得出校正后的洪水过程.选取洪峰流量相对误差、峰现时间绝对误差、径流深相对误差和确定性系数作为模型评价指标,...