统计预测、经验预测、物理预测——近期国际地震预测预报研究的启示

从"统计预测"、"经验预测"、"物理预测"的角度讨论了世纪之交地震预测预报研究的国际进展。"统计预测"包括地震预测预报方法的统计检验、"统计地震学",以及统计物理在地震预测预报中的应用;"经验预测"包括搜索可能的前兆异常的尝试、建立将可能的前兆异常现象与地震孕育过程联系起来的简单模型、发现对地震预测预报研究具有重要意义的新现象,以及地球介质变化的动态监测试验;"物理预测"包括地震孕育和发生的物理模型、地震断层带性质的观测和实验研究,以及对震源的直接探测和钻探。讨论了"统计预测"、"经验预测"、"物理预测"之间的关系,对"把经验预测或统计预测变成物理预测"的发展战略提出质疑。     

冻土温度状况研究方法和应用分析

分析讨论了冻土温度状况研究中相关问题,包括构成多年冻土层的岩性、含水量、结构和构造,决定多年冻土温度状况动态变化的地面温度与气温间的关系,地中热流,研究区域的确定以及取决于地层的岩性、含水量、结构和构造、容重的热量在地层内传播过程的热物理参数.在分析物理学、地学和气候学等学科研究结果的基础上,笔者认为:1)在研究冻土温度状况问题中,研究区域应根据所研究问题的时间尺度确定,由于多年冻土层内不同深度上的温度和热流(或温度梯度)随时间的不同影响深度也不同,研究数十年时间尺度的多年冻土温度状况问题,一般应取多年冻土下限处的地中热流(或温度梯度)作为问题的下边界条件;2)以气温积温(或气温)与地面温度积温(或地面温度)比值所定义的N系数不仅存在年变化、季节变化和日变化,并在求解时必须已知地面冻结(或融化)的持续时间,而在目前对于不同地面条件缺乏定量描述气温与地面温度间关系的实验基础.因此,在缺乏比较严格的地面条件定量描述的情况下,应用气温与地面温度之差描述二者间的关系可能更为简单;3)在青藏高原地区,由于不同区域地形、地面条件、地层岩性以及地中热流等存在着很大差异,因而,不同区域多年冻土的热状况也不同.所以,不能简单地以气温等值线进行多年冻土制图,更不能以此年冻土变化预报的基础.     

大同市区二十年地下水动态研究

本文首先分析了大同市地下水开采与地下水降深之间的对应关系，同时分析了影响地下水动态的其它因素，然后将地下水开采和大气降水量这两个影响地下水动态的主要因素与地下水动态进行复相关计算，求出相关方程，并进行不同开采量的地下水降深预测，最后根据这些地下水动态研究结果提出了解决大同市水问题几项对策建议。本文的研究结果同时表明，地下水动态研究非常必要且现实意义明显。通过动态变化可以了解地下水的补排及储水介质的变化情况，利用动态变化规律可以预测水文地质条件的变化趋势，根据地下水动态变化特点可采取有针对性的、灵活的取水方案。可以说，地下水动态研究成果在水资源的开发、利用、保护中具有极大的可利用价值。     

����EKPF��GPS����ģ���о�

??????GPS?????????????????????????????????11??PVA??Position??Velocity??Acceleration)?????????е?????λ??????????????????????????????????????????????????????????????????????ó???????????????????????·??Ч?????????????????????λ????????????????????????????     

相空间相似预报的一种新方法

本文针对相空间相似预报方法应用过程中存在需要同时确定时滞和维数的困难,引入历史预报准确率最高原则,提出了一种相空间相似预报的新方法。应用昆明站近百年（1901年～1992年）逐月雨量和气温时间序列对该方法进行了检验。计算结果表明此方法是可行的。     

基于“配料”的梅雨锋强降水预报方法

在梅雨锋暴雨预报中应用“配料法”，通过降水量的基本公式解释了强降水形成的基本配料，给出了建立配料的基本步骤，同时，通过一次暴雨个例分析，具体阐述了“配料法”在梅雨锋暴雨预报中的应用。结果表明，基于暴雨等强对流天气形成物理机理认识的基础上，所选取的可降水量等动力、热力因子与暴雨有着较好的对应关系，通过分析以上关键物理因子建立的过程，可以给出暴雨潜势预报。     

青岛近海大型水母漂移集合预测方法研究

考虑水母垂直运动等自主运动,基于集合预报和拉格朗日粒子追踪方法,建立青岛近海大型水母的集合漂移预测模型。并利用2012—2013年青岛近海水母实时监测数据和集合漂移预测模型,快速预测水母集合漂移轨迹、速度、趋势和可能影响范围等要素。通过分析水母监测数据和数值模拟结果,在水母如何自主运动及其机理尚不十分清楚的情况下,多轨迹漂移预测结果比单轨迹的更合理、科学、可信,能够传达更多的信息量,对水母灾害的应急处置更具有指导意义。     

基于神经网络的印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)时空分布与海洋环境关系研究

长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。     

基于混合回归模型的夏季高温日数预测

本文以变化比较激烈的高温日数为对象,通过加权叠加、周期波动以及尺度比较等理论分析提出一种短期气候预测观点,即长周期波动可用当地前期各种气象要素的长周期波动的某种函数表示,而短周期波动依然与大范围周边环境因子的变化有关。采用功率谱分析、逐步回归、方差分析等常用统计手段和二项式平滑方法,建立长周期波动和波动偏差比的预报方程,在此基础上得到高温日数的预报方程。应用该方法对合肥地区的高温日数进行了预测试验,利用滚动预报得到13个预报样本。在13个试测样本中,有11个样本试测较为准确,试测准确率达到84．6％。在试测不准确的2个样本中,误差有5～6d,而且它们出现在高温日数相对较多的年份,因此试测效果令人满意。     

提高月降水量预报精度的一种尝试

用原始数据建立的多元自回归预报模型,虽然对气压,气温,绝对湿度的预报精度很高,但对月降水量的预报粗度较低,改用自典型相关因子建模,大大提高了月降水量的预报精度,对气压,气温,绝对湿度的预报亦有所改进。