五种短期气候预测统计模型的研制

根据“九五”贵州短期气候预测研究课题总体安排，研制了一套短期气候预测模型，并建立了5种统计模型；逐步回归预报模型、多因子综合相关相似预报模型、500hPa环流相似预报模型、北太平洋海温相似预报模型、贵州分区RT在归预报模型。各预报模型的建模样本年限为1957－1996年，独立试报期为1997年及其以后年份。每一个预报模型均可在每月作出其后6个月的逐月雨量和平均气温预报、其后3个季度的季雨量及气温预报气候灾害指数预报。经1997－2000年试报表明，各项报模型对预报较以往公开发布的月雨量和月平均气温业务预报无论在趋势预报评分或技巧评分上均有明显提高。     

用非线性逐步回归方法作台风预测试验

利用非线性逐步回归方法作台风活动趋势的预报,在回归方程中考虑了预报因子与预报量之间的非线性关系,回归方程中选入的非线性因子具有较高的相关显著性,对１９９５－１９９７年台风预测试验表明,非线性因子在预报中起着及其重要的作用。取得了较好的预报效果。     

广东省冬季逐日最低气温的预报方法

为了能结合数值预报产品做好广东省逐日最低气温的预报,利用1998~2007年冬季(11月~次年2月)美国NCEP/NCAR再分析资料和常规气象观测资料,选取20°~27.5°N,107.5°~117.5°E区域内的海平面气压、850 hPa温度、850 hPa相对湿度、850 hPa纬向风(u)、850 hPa经向风分量(v)和500hPa位势高度等6个要素作为预报因子,以韶关、梅州、广州、阳江、汕头等5个站分别作为广东5个部分的代表站,采用能选取"最优"因子的逐步回归方法建立5个代表站的11月~次年2月逐日的最低气温预报方程,并对预报方程进行检验。结果表明:采用逐步回归预报方法建立的广东省5个代表站的逐日最低气温预报方程具有一定的预报能力,但也存在预报结果比实况偏低的不足。     

基于潜在植被的拉市海流域生态退化研究（英文）

生态退化是当前世界共同面临的问题,深刻影响着人类的可持续发展。本文以拉市海流域为研究案例,利用Logistic逐步回归模型模拟该区域的潜在植被,并将其作为区域生态退化的参考系统,进而分析该区域的实际退化程度及其分布特征。结果表明：（1）拉市海流域强人类干扰集中在拉市海坝子内,影响因子主要是道路、居民点和耕地;（2）除湖泊外,拉市海存在8种潜在植被类型,其中常绿针叶林为绝对优势群落,其他7种分别是温性草甸、草丛、滩地、常绿阔叶灌木林、落叶阔叶灌木林、温性草原和高寒草原;（3）高程和土壤平均磷含量对多种植被的潜在分布影响显著,不同的植被类型,对于环境因子具有不同的敏感性;（4）整体上,流域生态退化程度较轻,其中未退化区域占比近半数,轻度退化面积约占1/4,中度退化区集中分布在强人类干扰区,占18.64%;重度退化较少发生,面积仅占全流域面积的3.17%。     

滑坡演化的逐代遗传模型

根据滑坡位移随时间逐次变化的规律,建立滑坡位移演化的逐代遗传模型,求解滑坡每代的位移和稳定系数。在此基础上对沪蓉西高速公路湖北宜昌－恩施段古树屋滑坡的位移变化进行了分析,结果表明,该模型的位移计算值结果较为理想,且简单可行,并通过对稳定系数的研究提出了滑坡稳定性判断的一个新依据。     

矿井突水水源判别的多组逐步Bayes判别方法研究

矿井突水是采矿过程中最具威胁的自然灾害之一。能否准确快速地判别矿井突水水源,不仅是矿井水文地质工作的主要内容,而且是煤矿防治水工作的重要基础。为了有效判别矿井突水水源,综合考虑水化学指标对水源判别的重要性,基于多组逐步Bayes判别分析理论,选取Na+ K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-共6项指标作为判别因子,利用国内某矿区各主要含水层的35个水样的水质资料作为训练样本,建立了矿井突水水源预测的多组逐步Bayes判别分析模型。实例分析表明,该模型结果与实际情况相符合,说明该模型在矿井突水水源判别中具有良好的实用性和有效性,为判别矿区新的突水水源提供了一种新思路。     

干旱半干旱区土壤含盐量和电导率高光谱估算

以新疆南疆地区渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象, 将土壤样品的含盐量与电导率数据和使用ASD FieldSpec Pro FR光谱仪测得土壤样品高光谱数据作为本研究原始数据. 首先, 对原始土壤光谱反射率曲线进行Savitzky-Golay滤波以消除光谱曲线噪声可能引起的误差, 对得到的光谱曲线进行对数、 倒数等15种光谱变换; 其次, 对土壤样品含盐量与电导率关系进行分析, 并通过两者与土壤光谱反射率不同光谱变换形式的相关性比较分析, 遴选出一阶微分、 对数倒数一阶微分、 连续统去除和连续统去除一阶微分四种相关性较好的变换形式; 最后, 以此变换形式对含盐量和电导率进行建模, 并对二者进行了高光谱估算精度的比较. 结果表明: 渭干河-库车河三角洲绿洲的含盐量与电导率的相关性较高, 达到0.9975; 电导率与四种不同光谱变换形式之间的相关性要优于含盐量, 特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出; 无论是含盐量还是电导率, 多元逐步回归模型均优于一元线性模型, 且以电导率建立的两种回归模型的决定系数均高于含盐量. 研究表明, 土壤电导率对高光谱信息的反应比含盐量更敏感, 同时, 以电导率建模的估算精度比含盐量更高. 因此, 以电导率替代含盐量进行土壤盐渍化高光谱估算研究是一种精度更高、 速度更快的方法, 可为提高土壤盐渍化高光谱估算提供理论依据.     

气象因子对太原地区空气质量的影响研究

利用2017—2019年太原小店区气象与空气质量指数逐时数据,分析了气象因子对空气质量指数的影响,对易污染月份空气质量进行了深入分析,利用神经网络方法构建了气象因子与空气质量指数的关系模型,并与逐步回归模型进行了对比。结果表明:(1)2017—2019年太原地区空气质量6个等级均出现过,其中,良占比最大,为51.9%;严重污染等级最少,为1.9%。每年8月空气质量最好,1月空气质量最差,11月—次年2月为易污染月份。(2)气温、风速、气压对空气质量指数的影响主要表现为负相关,9月—次年2月呈显著负相关;降水主要表现为负相关;相对湿度对空气质量指数影响较大,8月—次年3月呈显著正相关,6—7月呈显著负相关。(3)易污染月份,太原地区空气质量以良为主,占40.7%;其次为轻度污染,占24.8%;严重污染占4.6%。相对湿度、风速对空气质量影响较大,表现为强相关。(4)神经网络构建的气象因子与空气质量指数的关系模型,与逐步回归分析模型相比,准确率由91%提高到94%。神经网络模型模拟效果更佳,为太原地区治理大气污染提供重要的参考价值。     

深部矿阶梯找矿方法：以胶东金矿集区深部找矿为例

【研究目的】胶东是中国率先开展深部找矿并取得重大突破的地区，阶梯找矿方法在深部勘查中发挥了重要作用，研究深部找矿方法，有利于推动为中国“攻深找盲”找矿战略实施。【研究方法】本文基于胶东深部金矿找矿工作，研究了深部金矿成矿模式，分析了可控源音频大地电磁测深（CSAMT）、频谱激电测量（SIP）、大地电磁测深（MT）和反射地震等方法在深部找矿中的作用和效果。【研究结果】深部矿体常赋存于控矿断裂沿倾向的倾角变缓段，构成阶梯成矿模式，这一模式是地质构造作用与成矿物理化学条件等多种因素耦合的结果。深部矿阶梯找矿方法的要点是：在地表通过高精度地球物理探测，查明控矿断裂的深部结构和倾角变化，根据阶梯成矿模式预测深部矿的位置、规模。【结论】阶梯成矿模式为深部找矿提供了核心技术前提和可以识别的探测目标，CSAMT、SIP、MT和反射地震等方法能够探测控矿断裂的深部特征，多种地球物理方法组合是阶梯找矿方法的有效技术手段。