2022年贵州省自然灾害灾情时空特征分析

本文基于贵州省2022年年度灾情数据,采用自然断点(Natural Breaks)空间数据分类分级方法加权标准化灾情指数(Weighted Standardized Disaster Index,WSDI),基于加权标准化灾情指数和4个维度指数对贵州省受灾情况进行了分类分级,并对贵州省自然灾害分布和变化趋势情况进行了分析。从空间分布来看,贵州省2022年自然灾害分布总体呈北部重、中部轻的规律;从灾害类型来看,洪涝、干旱两种灾害影响最为严重;从灾害时间分布来看,6、7两月灾情最重。     

气候系统预测:基础创新和集成应用

随着全球变暖,极端天气气候事件增强,天气气候灾害造成的损失也愈发严重。当前气候预测的准确性远远不能满足社会需要,气候系统预测理论和方法面临着众多挑战性问题。为提档气候预测科学水平和准确率,由南京信息工程大学和中山大学承担的“气候系统预测研究中心”获得国家自然科学基金基础科学中心项目支持(2021年1月—2025年12月)。在该项目执行的前三年,项目团队开展了大量深入系统的研究,并取得了若干重要进展:1)揭示了气候系统的若干关键变化、驱动力和机制;2)剖析了海-陆-冰-气相互作用对我国重大极端气候事件的影响;3)在气候系统数值模式研发和预测系统集成方面取得重要进展;4)发展了延伸期-S2S-年代际的气候系统预测理论和方法。本文对这些进展作了扼要介绍,并针对气候与环境变化归因、古今气候环境研究融合、跨时空气候系统变异和极端气候、人工智能与气候科学、年代际预测和风险应对体系等关键科学问题做了展望。     

梅雨降水季节预测的多方法比较

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°～123°E,27°～33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。     

不等时距灰色模型在深基坑变形预测中的应用

传统的灰色模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际上由于各种原因往往使所获得的监测数据是不等时距的。研究了基于不等时距灰色预测方法的深基坑变形预测模型,应用深基坑工程变形的实际监测资料,对其预测精度及可行性进行了充分的分析比较与论证。结果表明,不等时距灰色模型预测深基坑变形的精度及可信度较高。     

2019年3月28日青海茫崖Ms5.O地震前测震学异常回顾与分析

对2019年3月28日青海茫崖Ms5.0地震前出现的测震学异常进行跟踪分析,发现震前主要以中短期异常为主,其中青海西北地区ML ≥4地震超长平静异常显著,以及茫崖3级震群和显著地震.根据青海西北地区中强地震活动特征,认为其内部中强地震危险性在进一步增强,后续发生5级以上地震的可能性很大,随即发生了本次茫崖Ms5.0地震...     

黄铁矿热电性在铜矿床深部找矿预测中的应用——以滇中和尚洞铜矿Ⅰ号矿体为例

黄铁矿热电性是矿床学及深部地质找矿的重要研究内容之一,该方法多应用于金矿床的地质勘探,而在铜矿床勘探中应用较少.滇中和尚洞铜矿床属于中高温热液矿床,矿体宏观地质条件差异小,深部找矿难度大,本文对该矿床Ⅰ号矿体开展了黄铁矿热电性特征及深部找矿预测研究.结果表明,该矿床黄铁矿热电系数分布呈现多峰组合,矿体铜矿化强度与黄铁矿...     

榆神矿区小保当二号井2-2煤开采对风化基岩含水层的影响预测

榆神矿区地处毛乌素沙漠地带,生态环境脆弱,水资源短缺。煤炭开采时对水资源的保护备受关注。以榆神矿区小保当二号井田为研究区,采用物理相似材料模拟实验,确定了小保当二号井2^-2煤层开采导水裂隙带发育高度,在此基础上,通过对比煤层至风化基岩含水层之间的距离与导水裂隙带发育高度的差值,并结合保水采煤试验与采动损害监测结果,引入保护层厚度指标,预测2^-2煤层开采对风化基岩含水层的影响程度。研究结果表明：小保当二号井2^-2煤层开采后导水裂隙带发育带发育高度约为150m,裂采比约25倍。将2^-2煤层开采对风化基岩含水层的影响程度划分为无影响、轻微影响、一般影响、严重影响4种类型,研究区为无影响区和轻微影响区,其中,轻微影响区占全井田范围的0.03%。     

柴达木盆地时序量预测与多因子建模

以新一轮国土资源大调查“柴达木盆地地下水资源及其环境问题调查评价”项目为依托,围绕时序预测建模软件(Time Series Forecast V1.0)的研发与应用,按照现代预测学理论对柴达木盆地的水文、气象等多因子时序量进行了百年预测。针对多因子综合评价模型提出并采用了先进可行的“主成分”分析法,建立了“特征向量”与“综合指标”的对等关系,从而避免了以往诸多评价模型中人为因素的干扰,提高了预测结果的可信度。     

北京市出租车OD流多尺度空间预测深度重力模型及其可解释性研究

准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型（Deep Gravity）对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值（SHapley Additive exPlanations）揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明：(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高（CPC值高达0.83）,且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。