长江流域夏季降水的贝叶斯多模式集合概率预测

A Bayesian probabilistic prediction scheme of the Yangtze River Valley (YRV) summer rainfall is proposed to combine forecast information from multi-model ensemble dataset provided by ENSEMBLES project.Due to the low forecast skill of rainfall in dynamic models,the time series of regressed YRV summer rainfall are selected as ensemble members in the new scheme,instead of commonly-used YRV summer rainfall simulated by models.Each time series of regressed YRV summer rainfall is derived from a simple linear regression.The predictor in each simple linear regression is the skillfully simulated circulation or surface temperature factor which is highly linear with the observed YRV summer rainfall in the training set.The high correlation between the ensemble mean of these regressed YRV summer rainfall and observation benefit extracting more sample information from the ensemble system.The results show that the cross-validated skill of the new scheme over the period of 1960 to 2002 is much higher than equally-weighted ensemble,multiple linear regression,and Bayesian ensemble with simulated YRV summer rainfall as ensemble members.In addition,the new scheme is also more skillful than reference forecasts (random forecast at a 0.01 significance level for ensemble mean and climatology forecast for probability density function).     

利用SVM与ARIMA组合模型进行大坝变形预测

由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律.综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型.将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分.针对非线性部分,利用SVM...     

1999年台湾7.6级大震与江苏-南黄海地区中强震预测

分析讨论了台湾地区7级大震与本区中强震之间相关关系，指出1999年台湾7.6级大震后2－3年内，本区将有5－6级中强震发生。同时应用可公度模型和“带头地震”的异年倍九法联合对本区中强震发震时间进行分析预测。结论表明，该方法可以较好地应用于本区短临地震预报实践。     

黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验

利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。     

基于LSTM的海洋表面短期风速预测研究

为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。     

桂北同乐-老堡地区铅锌矿控矿因素及找矿预测

桂北同乐-老堡地区位于南岭成矿带西段,已发现老堡、大滩等铅锌矿床、矿点多处,矿床类型以沉积-改造型为主.在对成矿地质背景研究的基础上,探讨了地层、岩性、构造与铅锌成矿的关系.根据研究区内的成矿地质背景、控矿条件以及化探异常分布特点等因素,划分出3个铅锌找矿远景区,2个找矿靶区,为下一步矿产勘查工作提供了依据.     

2000年以来中国大陆5级以上地震近源区的相继发震特征与预测

通过对中国大陆除新疆和东北深震区以外的主要地区2000年以来5级以上地震活动特征的研究发现,5级以上地震近源区的相继发震是某些区域地震活动的重要特征。依据这一特征可以对今后研究区内5级以上地震的后续地震作中期预测。     

基于沉积过程的数字岩石建模方法研究

本文提出模拟地层沉积及成岩过程的矿物沉积算法,建立数字岩石模型,并通过对比Micro-CT扫描图像和数值模型的局部孔隙度及平均渗流概率函数分布特征,评价建模的准确性.结果表明,由二维扫描提取的粒径信息作为输入参数,模拟矿物沉积过程建模得到的三维数字岩石模型,能够准确重构原始岩心的非均质性及渗流特性,成功应用于泥质砂岩、碳酸盐岩、页岩等存在多矿物或多尺度孔隙的数字岩石建模中.数字岩石物理是正在兴起的重要技术.数字岩石采用超高分辨率先进成像装备,采集和表征微纳尺度岩石结构,在岩石弹性、电性、核磁、渗流特性等数值计算中发挥重要作用.但是,由于三维直接成像在有限视域内难以表征足够的岩石非均质性,提取二维结构统计特征,利用统计或地质过程法重构具有代表性的三维岩石结构成为十分有价值的研究课题,而且,对业界大量存在的岩石薄片及电镜高清二维图像的深度开发应用也具有重要的现实意义.本文发展的新方法,复原沉积过程,较好地解决了孔隙尺度岩石物理定量研究中数值建模与理论计算的技术瓶颈.

     

Application of Weights of Evidence to Mineral Potential Mapping of Yujiacun Ore Field in Northwest Yunnan Province, China

The multivariate information conprehensive processing technique is especially important at present to the digital mineral prospecting. However, the GIS-based weights of evidence have provided us with powerful tool for the quantitative assessment of mineral resource potential. In this paper, the mineralization model is established, based on the achievements made by previous researchers, to mend such deficiencies ad few references on ore fields in Yujiacun, Yunnan Province and the shortage of quantitative prediction and assessment of mineral resources. In addition, the weights of evidence are used to make a systematic quantitative prediction and assessment of mineral resources there, so that 2 mineral prospecting target areas of grade Ⅰ and 8 mineral prospecting target areas of grade Ⅱ are delineated, providing the further mineral resource exploration with the basis for the selection of mineral deposits.