基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测

以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.     

基于Householder矩阵和Butterworth滤波器组的反馈延迟网络人工混响

针对现有人工混响方法中反馈延迟网络方法存在延迟线的个数选择受限和无法设定子带混响时间的不足,本文设计了一种基于Householder反馈矩阵和Butterworth滤波器组的反馈延迟网络人工混响器.Householder反馈矩阵有助于最大化回声密度,延迟线个数的选择相对自由,Butterworth滤波器组便于设定子带混响时间.仿真实验中分别利用语谱图、语音质量感知评价和主观评价验证了本文方法的有效性.     

基于深度学习和雷达观测的华南短临预报精度评估

利用最新的深度学习算法,即卷积长短期记忆(Convolution Long-Short Term Memory)神经网络,构建基于深度学习的人工智能短临预报系统,以广州地区2019年3-5月雷达观测的数据为输入进行训练,然后进行短期1h内的降水预报。利用常用的统计评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI,相关系数CC)检验模型。结果表明,预报结果与实际观测的相关系数在1h内预报均保持在0.6以上,在1h内预报探测率均保持在80%以上,临界成功指数在降水强度为10mm·h^-1时,基本保持在60%,误报率均小于40%。     

A mirage at Regina

The Dirt Hills, located roughly forty miles to the southwest of the Regina Weather Office, at Regina, Saskatchewan, were clearly visible on the horizon in the early morning of the 29th day of August 1972 from the Regina Weather Office. This mirage was documented and a picture of it was taken.     

基于可公度性网络分析的淮河蚌埠站大洪水预测研究

根据1916—2010年淮河蚌埠水文站大洪水资料,运用信息预测理论,构建大洪水可公度有序网络结构,同时采用峰谷定位法、前兆法等方法对淮河大洪水进行综合分析和预测.结果表明:2013—2014年淮河(蚌埠站)将有可能发生大洪水.     

省级气象宽带网可靠性设计

气象业务的发展和社会需求的增长,对广域宽带网络系统提出更高要求,不但要求传输的数据量大,时效性强,而且要求其可靠性高。目前各省级气象局的宽带网可靠性设计,大都采用降级备份,无法做到双链路自动切换、无缝备份,难以满足气象业务7×24 h从不间断的实际需求,网络可靠性有待进一步提高。该文提出一种基于双向转发检测 (BFD) 和策略路由技术的网络可靠性设计方案,应用该方案不仅使网络结构和带宽有大幅提升,还能实现业务分流、链路冗余和故障自动切换,提高气象宽带网的可靠性水平。该方案经严格测试后,已依托广东省气象宽带网得以实现并投入业务运行,效果良好。同时,该设计对其他省级气象网络建设有一定参考价值。     

基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究

基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值.     

CINRAD/CC型雷达数据传输系统故障分析与改进方案

对甘肃省3部CINRAD/CC型雷达近4年的雷达故障进行统计分析,作为雷达系统的主要故障部件,随着使用年限的增加,雷达数据传输系统的故障有明显的增多趋势.对引起故障的主要因素进行统计分析,提出了改进方法:基于标准网络的数据传输方式舍弃了原来的光纤系统;取消了基于光端机和复分接的通信方式,代以采用标准网络传输的通信方式;采用四创电子研发的终端软件(2.0版本),新增了集成的网络功能、用户权限功能、数据产品和图像产品全自动生成、数据文件的检索能力、语音报警等功能.改进后的雷达数据传输系统运行情况表明:网络型光纤通信系统减少了雷达数据传输故障,增强了系统的可靠性和稳定性;雷达数据的传输率和有效性也得到一定的提高,确保了新一代天气雷达的正常业务观测.     

基于中尺度模式与神经网络的风电功率预测

将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测.