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。     

我们开始迈入业余天文学大国行列——读《业余天文学在中国:现状与未来》有感

2018年初,中国科学院国家天文台主办的《天文研究与技术》刊登了叶泉志先生撰写的《业余天文学在中国:现状与未来》。这篇文章认为我国业余天文学近年来取得了很大发展,在新天体的搜寻和发现问题上成绩尤其显著,我读之,深有同感。此文先给出天文爱好者、业余天文学家和民间天文学家的区别。同时又指出在双语文献中业余天文学家与公众天文学家的细微差异:"业余天文学家对应的英文不是amateur astronomer(语义更接近天文爱好者),而应该是citizen astronomer(直译公众天文学家)",这其实是给出业余天文学涵盖范畴,非常专业。     

ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI）,并建立了SPI序列自回归移动平均模型（ARIMA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R²对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。     

基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法

高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。     

EI Ni^~no发生年份的灰色预测

EI Ni^~no事件是以海表温度（SST）异常增温为特征的。因此，识别EI Ni^~no事件的主要指标应是赤道东太平洋的SST。本文分析了1965－1986年赤道东太平洋的SST，取第年11月到次年1月SST的平均值，运用灰色预测理论，对下一次EI Ni^~no现象的发生进行预测。     

我国 Argo 大洋观测系统及其资料同化与短期气候预测

全球气候变化对社会和经济发展具有重要的影响,国际Argo计划的组织实施为海洋和大气科学界提供了覆盖全球海洋的物理海洋环境要素立体观测资料。本项目通过构建中国Argo大洋观测网这一基础平台,使我国首次实现了对深海大洋0~2000米水深内的海水温度和盐度进行长     

一次“双谷”型ENSO冷事件的成功预测

2011年春季利用基于Morlet小波分析的余弦函数叠加法对中东太平洋的ENSO冷事件(La Nina)未来发展进行预测,结果成功地预测出了一次呈现"双谷"型的ENSO冷事件发展过程。此方法拟合的1980年1月—2011年2月的Nino3.4指数序列与原序列的相关系数为0.68;对2000—2011年间7次ENSO事件预测结果检验,发现提前3、6、9和12个月时Nino3.4指数的平均预报相关系数(R)分别为0.79,0.81,0.83和0.64,平均预报技巧得分(SS)分别为0.87,0.80,0.80和0.27。此方法具有计算简便,易于运行,预报时效稳定的特点,特别在提前6—9个月时对ENSO的预测仍有较好效果。     

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。     

秋季巴伦支海海温异常对冬季我国渤海冰情的可能影响

本文利用美国NCEP/NCAR逐月的再分析资料、HadISST海温、中国160台站气温和反映渤海冰情轻重的渤海冰情等级资料,研究了前秋巴伦支海海温异常对后期渤海冰情和东亚冬季风的影响,并对相关的物理过程进行分析。结果表明,前秋巴伦支海关键区海温与该区域海冰密集度呈显著的负相关,且具有较好的持续性,通过调节随后冬季向大气释放的热通量,引起后期环流变化。偏高(偏低)年冬季亚洲纬向环流偏弱(偏强),东亚大槽加深(减弱),东亚冬季风加强(减弱),我国东北、华北及西北地区地区显著偏冷(偏暖),这与冬季渤海海冰异常的强度和范围都偏大(小)及与之相联系的环流异常相一致。进一步的分析揭示了联系上游关键区海温变化与后期东亚地区气候异常的重要途径,前秋巴伦支海海温偏高会导致200 hPa高度场形成一个自西向东的波列形式,在东亚局地Hadley环流异常的作用下,加强了我国北方地区地表的北风异常。因此,前秋巴伦支海海温异常可以作为冬季渤海冰情的预报因子。     

海洋内波发生概率的模糊逻辑推理预测模型

海洋内波发生的诊断及预测,因其生成机制的复杂性和实际观测资料的缺乏而被海洋学界公认为一个难题。为此,提出了一个基于模糊逻辑思想的内波发生概率诊断与预测新方法,并利用该方法建立了内波发生概率预测模型。从实际海洋水文资料中提取出影响内波发生的8个海洋环境因子作为模型的输入,内波发生概率作为模型的输出。最后将预测模型在西北太平洋不同海域进行了应用。结果表明,该模型可为海洋工程和舰船航行中规避和防范内波提供参考。