基于SHAP值机器学习的江西暖季暴雨预报因子重要性分析

机器学习模型（Machine Learning,ML）的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost 建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水（重要性42.70%）、850 hPa比湿（重要性11.17%）、925 hPa相对湿度（重要性10.44%）、500 hPa相对湿度（重要性 9.16%）。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的 SHAP 值较大,漏报（空报）个例在漏报（空报）区域高重要性物理因子的SHAP值偏小（偏大）。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。     

一种移动视频与地理场景的融合方法

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。     

饱和黏性土蠕变变形试验研究

结合苏锡常地区地面沉降研究,用单向固结仪研究饱和黏性土在复杂荷载作用下的蠕变变形特征。试验土样取自苏锡常地区第2弱透水层。研究结果表明,在初次加载时黏性土具有明显的蠕变性,在双对数坐标中蠕变变形与时间呈直线关系,且直线斜率随荷载水平增大而减小,但在荷载水平达到一定值后斜率变化不大;在初次卸载时黏性土仍有明显的回弹蠕变,特别是在卸载水平较高时,卸载回弹蠕变变形与应力和时间的关系仍可用幂函数表示;在循环荷载作用下,加卸载达到变形稳定的时间随循环次数增加而减小。当循环荷载最大值小于土样的先期固结压力时,土样在2次加卸载循环后达到弹性变形状态;当循环荷载最大值等于土样的先期固结压力时,土样在5次加卸载循环后达到弹性变形状态。     

岩石样品U0和AU的计算

本给岩石原始铀含量和铀变化系数以确切定义，并系统介绍了U0和△U的计算方法。计算岩石原始铀含量(U0)有Th／U比值法和U—Pb同位素法，后又包括两阶段法和三阶段法；铀的变化系数(△U)包括近代(现代)和成矿时铀的变化。这一手段或方法对研究地浸砂岩型铀矿成矿机理和成矿预测有重要意义。     

LBG算法对初始码书敏感的实验性能分析

介绍矢量量化的基本概念及其算法—LBG算法。指出LBG算法的缺陷，并针对LBG算法对初始码书敏感这一缺陷进行分析。同时还分析了LBG算法对几种不同初始码书的实验性能，得到了一种度量初始码书性能“优、劣”的方法，并提出了一种性能优良、操作简便的初始码书生成方法—等间隔法。最后，针对LBG算法对初始码书敏感这一缺陷给出了一些改进方向。     

Texture Segmentation Based on Image Model and Neural Network

INTRODUCTIoNImagetextureanalysisisanimportantpartofresearchin-tocomputervision.Forobjectidentificationandunderstand-ing,textureanalysisisthebasisoftheresearchwork.Ingeneral,texturecanberegardedasakindofstructurethatconsistsofmanytextureelementsorpatternswhicharemoreorlesssimilar,i.e.,primitivesthatformtexturesandspatialdependenceorinteractionbetweentheprimitives.Ex-tensiveresearchhasbeendoneintextureanalysis,andrefer-ence(Haralick,l979)hasmadeathoroughsurvey.Amongthesetextureanalysismetho…     

火山岩地震响应特征的正演模拟

为进一步了解松南梨树断陷火石岭组火山岩储层的地震响应特征,指导火山岩体的地震资料解译及成藏期次的识别,以实际地震资料为基础,结合钻井信息及地质认识,构建了火山岩地质模型,利用非平稳随机介质模拟技术对火山岩地震响应进行了正演模拟。通过正演模拟计算,得到并分析了由浅至深各反射层系及沉积相带的地震反射特征,从而为明确本地区火山岩响应规律,进一步检验地震地质解译模型建造的准确性,加深对本区火山岩成藏规律的认识提供依据。     

二维随机介质模型正演指导复杂地层地震解释——以薄层砂泥岩交互地层为例

大港油田砂泥岩交互地层存在着非均质复杂地质形态,为保证其精细解释效果,根据随机过程理论,提出了选用二维指数型椭圆自相关函数为复杂非均质地质体进行简化建模的方法。正演算法使用交错网格有限差分法模拟弹性波在二维随机介质模型中的传播,激发方式使用自激自收模式。正演结果表明,随机介质模型模拟大港油田薄层砂岩互层地层具有合理性,交错网格有限差分算法对于该模型的正演数值模拟,算法合适。     

用雷达观测资料改进MM5初始场的初步试验研究

采用同时调整热力学和动力学变量，并考虑湿度与温度的变化相协调的初始化方法，引进雷达资料改善MM5模式的初始场。试验结果表明：经过优化处理的初始场，显著提高了模式对降水特别是甚短时(0～6h)降水的落区和量的预报准确率。其中调整热力学变量对改进降水落区预报比动力学变量的调整更为重要。     

日本数值预报产品在MM5模式中的应用

针对目前中尺度数值模式MM5所用初始场局限于NCEP和T213的现状,提出了应用日本数值预报产品(JMA,下同)格点资料做初始场的想法,并对试验过程进行了介绍。对台风Ranan im(0414)登陆浙江的路径、移速、强度和降水等方面的数值模拟结果表明,应用了JMA资料的MM5模式在原有基础上提高了预报精度,尤其在台风登陆时间和登陆地点上提高更为明显。