梅雨降水季节预测的多方法比较

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°～123°E,27°～33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。     

基于机器学习的格点气温预报订正方法

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。     

考虑裂尖塑性区影响的水力压裂缝高计算模型

储层可压性的准确评价是储层压裂设计和压后产能评估的重要前提。目前,采用岩石力学参数进行页岩可压裂性评价取得了较好的现场应用效果。因此,如何准确获取岩石力学参数成为至关重要的问题。通过建立一种基于物理信息约束的神经网络模型,该模型采用物理和数据双驱动,仅使用少量数据就能够实现岩石力学参数的准确预测。为验证模型性能的优异性,采用人工神经网络、随机森林和XGBoost模型与之进行对比。结果表明,物理信息约束的神经网络在少量数据下预测岩石力学参数的平均准确率高于95%,性能远优于其他模型。采用物理信息约束的神经网络预测得到弹性模量、泊松比、抗拉强度和断裂韧性4种岩石力学参数,基于岩石力学参数对储层可压性的影响,建立了基于脆性指数和力学参数的可压性评价方法。最后,以渤海湾盆地沧东凹陷K2段不同储层可压性为例进行验证。结果表明：研究区整体可压性较好,其中,纹层状混合质页岩可压裂指数高于0.7,可压性良好;纹层状长英质页岩、厚层状灰云质页岩和薄层灰云质页岩可压裂指数均处在0.4~0.7,可压性中等。评价结果与实际施工现场各储层日采油量进行对比,证实了可压性智能评价方法的可靠性,该方法可以推广至页岩储层可压性评价工作中。

     

基于交替方向乘子算法的二维磁异常稀疏反演

磁异常反演是获取地下场源磁化率分布的重要手段之一,在地球勘探中扮演着重要角色.在磁异常反演中,对比光滑反演,稀疏反演的结果具有边界分明,物性参数分布集中的特点,更符合实际情况.针对稀疏反演,本文首先构建了具有代表性的基于L₁范数目标函数,利用交替方向乘子算法可分离凸函数的特点,将极小化L₁范数的优化问题分解为一系列的子问题,通过对子问题求解获得原问题的解;为了增强交替方向乘子算法的适应性,本文结合广义软阈值函数将交替方向乘子法推广于L_p（0 < p < 1）范数的反演中.为了验证本文提出的算法的有效性,采用了三种常规模型进行模拟实验.与基于L₂范数的反演算法进行实验对比,结果表明,本文算法得到了边界清晰,磁化率分布更集中的反演结果.最后,将基于交替方向乘子算法的L₁和L_p（0 < p < 1）范数的反演应用到青海省尕林格铁矿保护区获得的实际磁异常数据中,获得了较为符合实际地质情况的稀疏反演结果.

     

Algorithms for automatic,real-time tsunami detection in wind–wave measurements Part I: Implementation strategies and basic tests

Several, although not all, wind–wave gages are equipped with sensors capable of detecting sea-level oscillations within the tsunami frequency band. The present paper looks at the algorithms to be implemented in the software of these gages in order to automatically perform the real-time detection of a possible tsunami within recorded signals. In particular, a new algorithm is proposed and tested. The first part of the paper concentrates on the algorithms' characteristics, implementation strategies and basic testing. First of all, the situations in which wind–wave measurements are either essential, or useful for real-time tsunami detection are discussed. In the second place, already existing algorithms are recalled, specifying their characteristics and fields of application. Then, the characteristics of the new proposed algorithm – mainly based on an infinite impulse response, time domain filter – are illustrated and analyzed. Performance and efficiency of the considered algorithms are compared using synthetic time series. The second part of the paper discusses the algorithms' use in the framework of Tsunami Early Warning Systems (TEWS), testing them in actual cases.     

探空仪湿度测量误差研究现状及其对云识别的影响

云在地球系统能量平衡和水循环中扮演着至关重要的作用,其特征的准确获取对于理解大气物理过程、改进天气和气候模拟具有重要意义。地基云遥感反演是了解云特征、评估卫星云观测能力的重要手段。自20世纪80年代以来,地基云遥感反演获得快速发展,各种地基云遥感反演方法涌现,在2010年前后达到一个相对瓶颈期,已有的地基云遥感反演方法有几十种之多。从遥感手段上来说,地基云遥感包括主动遥感和被动遥感。从遥感对象上来说,地基云遥感包括宏观特征遥感反演和微观特征遥感反演。就宏观特征来说,可以分为三个类别：云识别或云量的探测方法、云边界的确定方法以及云相态的反演方法。就微观特征来说,地基云遥感反演方法基本分为两大类型,最优化求解法和经验参数化方法。任何一种云遥感反演方法都有其相对优势和不足,对其进行b了总结归纳,论述地基云遥感反演的进展。不同地基云遥感反演产品直接存在着巨大差异,远大于单个遥感反演方法所给定的不确定性信息,表明现有地基云遥感反演仍然存在巨大挑战,归纳提出了云遥感反演中存在的若干挑战,以期为未来云遥感的发展提供了方向参考。

     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

THE INFLUENCE OF SLOPE AND RAIN INTENSITY ON RUNOFF AND INFILTRATION / L'influence de l'inclinaison de terrain et de l'intensité de pluie sur l'écoulement et l'infiltration

Abstract

The design and construction of a special-purpose laboratory catchment and rainfall simulator is described. The equipment consists of a soil catchment area that can be inclined at various angles. Additional instrumentation then measures the flow of water across the surface of, and through, the soil bed. Precipitation is provided by a unit that simulates rainfall at particular rates with uniform distribution.

The equipment was used to examine infiltration, runoff and other hydrological properties of a number of soils under different rainfall intensities and with different catchment slopes. Correlations were obtained for these variables.     

日光温室电暖风机加温效果评估与经济投入分析

日光温室加温是改善冬季日光温室作物生长温度环境的主要措施之一。选择典型节能型日光温室,利用暖风机加温试验研究加温方式作用下温室内温度时间、空间变化以及在极端天气条件下和不同外界温度条件下的加温效果,并进行经济投入分析。结果表明：电暖风机加温后温室内温度明显提高且温度分布较均匀,平均温度较对照温室高4.23 ℃,其中平均最低温度提升效果最明显;低温天气时,平均温度比对照温室温度高4.24 ℃;寡照天气时,平均温度比对照温室温度高4.48 ℃。暖风机在外界温度-12 ~-4 ℃时对温室进行加温的效果最佳。通过对几种传统的温室加温方式经济投入的分析表明,电暖风机是一种投资小,耗能低,经济效益相对较高的加温方式。     

基于模拟退火算法的自动地图注记配置研究

本文将求解大规模组合优化问题最优解的一种新型算法模拟退火算法应用于地图注记的自动配置。该算法将地图各要素注记的配置作为一个统一的整体来对待,从而避免了一般局部搜索法可能终止于一个局部最优解的缺点,这样可使自动注记配置的结果更趋合理化。用模拟退火算法进行注记自动配置,理论体系完整,机理简单,通用性强,编程容易,而且与一般局部搜索法相比,超常规注记配置出现的数目大大降低,其缺点在于配置速度较慢