荷兰开展的几项环境地质工作

当今各国都对环境地质的研究十分重视．荷兰在该方面投入了较多的力量．对环境污染的治理和防治上，运用现代科学的方法，建立预测模型，使用了许多综合研究方法．在三角洲工程方面，也做了大量有效的工作．     

危化品泄漏扩散预测模型与GIS集成及其在应急决策中的应用研究

在研究和分析危化品泄漏扩散预测模型的基础上,将危化品泄漏扩散快速预测模型在应急平台中与GIS系统进行集成,实现危化品泄漏扩散过程在地理场景中的动态仿真推演,在模型库、预案库的支持下,利用空间分析技术辅助应急决策,生成应急指挥决策方案。     

用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量

收集了1973年至2000年的气象，农作物、棉铃虫虫害等196年因子，以运城、汾阳和临汾为山西省代表站，利用最优二分割法把发生量分为10级，5级和不分级3种情况；使用逐步回归计算了219个模型，从中选出27个棉铃虫二、三代发生期，发生量最优模型，在农气服务中应用，预报准确率为95％，效果良好。     

基于广义Kопытов模型及乙型水驱曲线的综合预测法

将广义Kопытов预测模型和乙型水驱曲线方法有机的结合起来，得到了油田开发中后期——递减时期的一种预测水驱开发油田的含水率、产油量、产水量及其相应的累积产量随开发时间变化的方法，此方法克服了在水驱油田预测开发指标中二者所存在的局限性。     

斜坡失稳时间的协同预测模型

斜坡岩体由小变形到大变形乃至滑坡的发生，实质上是由组成斜坡的各子系统协同作用的结果．将协同学引入斜坡的稳定性预测评价中，并提出了一种新的斜坡失稳时间预测模型──协同预测模型．经实例检验，该模型预测精度较高，可用于滑坡的短期或临滑预报．     

基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型

利用2016—2021年春季(3—5月)陕西98个国家级地面气象观测站逐日观测资料,运用BP神经网络构建了陕西春季不同区域(陕北、关中、陕南)不同月份(3、4、5月)不同土壤深度(5、10、15、20 cm)地温预测模型,并利用2022年数据进行模型预测检验。研究结果表明：模型预测的各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测准确率＞95%,且整体表现出土壤深度越深预测准确率越高的趋势,10 cm日平均地温预测准确率＞98%,15、20 cm日平均地温预测准确率＞99%;各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测值与实测值的均方根误差≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,均方根误差和平均绝对误差整体表现出土壤深度越深误差值越小的趋势;模型预测精度比较理想,可用于陕西春季浅层地温预报业务,为春播及果树花期预报提供技术支持。     

武汉市日供水量与气象要素的相关分析

利用武汉市逐日供水量资料与温度、降水、日照等气象要素进行同步相关分析,选取相关性较高的气温作为预报因子,建立了日供水量的简易预测模型。     

夏季亚洲对流层中上层温度年际变率的预测水平评估及其在我国东部降水预测中的应用

夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。     

地震动持时的研究进展

地震动持时作为表征地震动的三要素之一,其对震害的影响逐渐被人们所认识.然而,在地震动持时的定义方面,目前没有统一且明确的概念,文中给出了广义的地震动总持时和强震持时的定义,研究者们根据各自领域的研究特点选择更适合的持时.持时大致可以分为两个大类:一是绝对持时,即基于加速度绝对值阈值的括号持时;二是相对持时,也就是反映地...     

VIIRS/DNB夜间灯光月度产品插补方法对比——以北京为例

新一代VIIRS/DNB(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band)夜间灯光数据因其具备更精细的时空分辨率、数据不存在饱和现象、不同年份数据可比性强等优点而迅速代替DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System)夜间灯光数据成为新的研究热点。但由于杂散光的污染,VIIRS/DNB夏季数据数值缺失严重,致使数据在空间和时间上不连续,因此,插补缺失数据成为后续应用的前提。鉴于此,论文从插补结果异常值、与参照值对比、计算性能三个方面,系统比较了三次样条插值(样条)、三次Hermite插值(Hermite)、灰色预测模型(GM)、三次指数平滑法(指数)4种插补方法的适用性,以期为插补VIIRS/DNB夜间灯光数据提供方法选择的依据。研究结果表明：①异常值比较方面,Hermite法未出现异常值,另外3种算法仅出现少量异常值(0.02%~1.34%);②与参照值的对比方面,Hermite法与参考值接近程度最高,GM接近程度最低,样条法和指数法介于两者中间;③算法性能比较方面,4种方法都具备计算简单、容易编程的特点,但指数法的算法时长是另外3种方法的10倍以上。因此,综合多方表现,当插补月份前后两侧均有足够长的原始数据时,插补效果好、计算速度快、不会出现过冲现象的Hermite法最适宜,样条法次之;当插补月份仅单侧有足够长的数据时,适宜采用指数法(插补效果好、计算速度较慢)或GM(插补效果偏低、计算速度快)进行插补。