遥感综合信息在宁芜地区找矿预测中的应用

为了研究宁芜北段火山岩盆的矿产资源潜力及空间分布,本文以Landsat8中分辨率遥感数据及Pleiades1高分辨率遥感数据为数据源,综合运用目视解译法和多种遥感图像增强技术,结合区域成矿地质背景,对研究区进行了遥感影像解译,提取了与预测矿种密切相关的线、环、色、带、块遥感五要素。通过分析遥感五要素矿产地质特征与矿产点分布关系表明,研究区内的铁铜硫金矿床及星罗棋布的矿点大部分位于构造岩浆成矿亚带中,受区内北东向、东西向、北西向及其它断裂纵横交叉形成的断裂网格及火山机构控制,大多分布在数条断裂带交汇位置,另有一些分布在断裂带与环形构造的交汇处附近。基于主要的矿点受区内断裂网格及火山机构控制,遥感图像的综合地质信息特征与找矿目标紧密相联,说明了基于遥感图像的综合信息可以作为找矿预测的标志。     

南黄海海域M≥6强震趋势预测及其论证分析研究

南黄海地区是我国东部中强地震活动最为活跃的地区之一,自1846年以来,该研究区M≥6强震活动具有显著的可公度性和有序性,其主要有序值为74~75 a、57~58 a、11~12 a和5~6 a,其中74~75 a和57~58 a具有突出的预测作用.根据翁文波信息预测理论,在回顾总结成功预测1996年11月9日南黄海6.1级强震的基础上,深入研究了南黄海海域M≥6强震活动的可公度性及其预测功能,构建并完善了南黄海海域M≥6强震的二维和三维有序网络结构,对该区未来M≥6强震趋势进行了预测,并对预测的可能性与合理性进行了论证分析.研究结论表明：南黄海海域未来新一轮强震活跃幕的首次M≥6强震将发生在2053-2054年前后,未来第2次M≥6强震或强震群可能发生在2058-2059年前后.     

基于聚类分区的中国夏季降水预测模型

文章基于近邻传播客观聚类方法对中国夏季降水进行了气候分区,以中国不同分区的夏季降水为预测对象,使用前期的海温和海平面气压场为预测因子,利用图像标签算法提取高相关封闭区域的预测因子信息。结合最小二乘回归法建立预测模型。采用Ps评分、距平符号一致率和距平相关系数三种评分方法检验了该预测模型,比较了四种不同的因子配置方案的预测能力。研究结果表明,利用冬春季海温的演变特征结合海平面气压的年际变化为预测因子的分区预测模型效果较好,在1982—2009年期间的平均交叉检验平均Ps得分为81.4,距平符号一致率为63%,距平相关系数为0.35,2010—2014期间的独立样本预测检验的平均评分分别为77.1,58%和0.19,且逐年回报效果较为稳定,表明该方法对中国夏季降水有较好的预测效果。研究结果显示,该预测模型能较好地预测出2014年中国夏季降水南多北少的分布特征。     

边界强迫场订正的区域气候模式对2013年夏季中国东部极端高温预测的改进试验

使用NCEP再分析资料对国家气候中心全球海气耦合模式BCC_CM1.0的多年平均场进行订正,然后嵌套区域气候模式RegCM3,建立基于边界强迫场订正的区域气候模式系统。使用该系统进行28年夏季回报及2013年夏季业务预测,并与直接使用BCC_CM1.0模式与RegCM3模式嵌套的模式系统进行对比。结果表明,引入边界强迫场订正技术后,区域气候模式系统对多年平均夏季气温、降水回报能力有了显著提高,且回报的高温界限值分布更接近于观测。除对2013年夏季东北地区气温距平预测效果变差外模式系统对于2013年中国东部中部地区夏季气温距平异常偏高、夏季高温日数异常偏多等观测事实的预测性能有显著提高。区域气候模式系统回报的多年平均夏季西太平洋副热带高压与观测更为接近是其对2013年夏季极端高温事件预测能力提高的关键所在。     

月动力延伸预报500hPa高度场检验及其在重庆月气候预测中降尺度应用

根据2015年国家气候中心实时下发的第二代月动力延伸模式(DERF2.0)逐日资料和历史回算资料,统计构建不同时间起报的月500hPa高度场格点数据序列,针对重庆2月气温和8月降水量方差和预测难度较大的事实,分别分析2010-2014年逐年1月和7月16日、21日、26日、31日起报的2月和8月500hPa高度场预报场与同期NCEP资料实况场的分布型,结果表明：预测效果低纬好于中高纬,8月总体好于2月;基于上述滚动的500hPa预报场,试验了4个关键区和5种统计降尺度方法,对重庆2010-2015年2月气温和2010-2014年8月降水量进行回报预测和检验结果表明,16日起报的模式场对2月气温有较好的参考价值,配合最好的关键区为本区上空,而降尺度方案中Lamb方法效果最佳,二者结合的预测效果最好;8月降水回报检验表明,虽然8月降水预测效果不如2月气温,但在预测关键区取自定义关键区时,车氏方法的降尺度方案预测效果相对较好。     

征稿简则

正《陕西气象》是陕西省气象局、陕西省气象学会主办的,陕西省气象行业唯一的科技期刊。《陕西气象》主要刊登气象科学各分支学科研究论文、技术总结、调查报告;农业遥感、计算机等新技术在气象领域的应用;气象管理软科学;气象预测、专业服务经验交流;气象科普等。1来稿要求和注意事项文稿务求论点明确,文字简练,数据可靠,标点符号准确,引用资料请给出文献出处。论著、总结、综述一般不     

西安市各区县气温预测统计方法对比分析

利用西安市7个国家一般气象站1971—2000年的逐月平均气温,依次选用最优气候值法、多元线性回归预测法、自回归移动平均法(ARIMA)和灰色系统理论法进行回报检验,模拟出7个站点2001—2013年的月、季、年平均气温,再对其进行PS评分和异常级分析,结果显示:季、年平均气温预测以最优气候值法、灰色系统理论法较为适用,月平均气温预测中各种方法在时空序列上各有优劣,多元线性回归预测法应适当避免使用;从时间尺度来看,春、夏、秋和年平均气温预测以最优气候值法最优,冬季平均气温预测以自回归移动平均法最优,月平均气温预测3—8月以最优气候值法最优,1—2月、9—12月以自回归移动平均法最优;从空间尺度来看,靠近山区及平原区(周至、户县、市区、高陵)月、季、年平均气温预测以灰色系统法最优,山区与平原区过度区域(临潼、蓝田、长安)月、季、年平均气温预测以最优气候值法最优。     

慢特征分析法在气象上的应用进展

气候系统具有非平稳特征,根本原因在于其外强迫随时间发生改变,因此外部驱动力的分析对于理解气候系统的动力学特征至关重要,而如何有效提取系统外部驱动信息是一个亟待解决的前沿科学问题。最近几年,在生物神经学领域中应用的一种提取非平稳信号中外强迫信息的方法——慢特征分析法(Slow Feature Analysis,SFA),在气象领域中也得到了初步成功的尝试,结果显示出此方法对气候系统的外强迫信息分析及有关动力学机制的探究有较好的应用前景。本文主要介绍SFA方法的理论思想及实施步骤,并通过一个理想的非平稳时间序列检验其提取外强迫信息的能力,结果证明在衰减的Logistic模型中,可利用SFA算法提取出模型中的外强迫,且与真实外强迫的相关系数可达0.99;此外,还介绍将该方法应用于Arosa臭氧时间序列,分析其提取的外强迫信息的动力学特征;并介绍了在气候时间序列建模中引入外强迫因子的预测效果。     

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。