基于贝叶斯分类器的南海黄鳍金枪鱼渔场预报模型

本文利用来自中西太平洋渔业委员会(WCPFC)黄鳍金枪鱼延绳钓2000-2011年的历史渔获数据和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)气候预报中心提供的海表温度最优插值数据和法国空间局(CNES)卫星海洋数据中心提供的多卫星融合高度计月合成海面高度资料,基于贝叶斯分类器,根据模型中环境因子的选取以及渔区分类策略的不同预拟了8种构建方案对2011年南海外海黄鳍金枪鱼的渔场进行分类预报,并将预报结果与实际渔场进行对比检验,比较分析不同方案对最终分类结果和精度的影响。检验结果表明,方案1-8总体精度分别为71.4%、75%、70.8%、74.4%、66.7%、68.5%、57.7%和63.7%。方案1-6在65%以上,均能够满足实际渔场预报业务化需求。采用SST和SSH双环境因子的方案均比采用单SST环境因子的方案总体精度稍高,一定程度上提高了预报精度,其中采用去除SST和SSH相关性的第一主分量作为预报因子的方案2达到了75%最高精度。采用CPUE平均值正负标准差作为节点比以33.3%与66.7%作为节点来区分高、中、低CPUE渔区的预报结果要更加准确。因此在模型筛选的基础上,选用模型方案2完成南海金枪鱼渔场渔情预报服务系统的系统实现。     

The response of the upper ocean to tropical cyclone Viyaru over the Bay of Bengal

Better forecast of tropical cyclone(TC) can help to reduce risk and enhance management. The TC forecast depends on the scientific understanding of oceanic processes, air-sea interaction and finally, the atmospheric process. The TC Viyaru is taken as an example, which is formed at the end of 11 May 2013 and sustains up to 17 May 2013 during pre-monsoon season. Argo data are used to investigate ocean response processes by comparing pre-and post-conditions of the TC. Eight oceanic parameters including the sea surface temperature(SST), the sea surface salinity(SSS), and the barrier layer thickness(BLT), the 26°C isotherm depth in the ocean(D26), the isothermal layer depth(ILD), the mixed layer depth(MLD), the tropical cyclone heat potential(TCHP) and the effective oceanic layer for cyclogenesis(EOLC) are chosen to evaluate the pre-and post-conditions of the TC along the track of Viyaru. The values of the SST, D26, BLT, TCHP and EOLC in the pre-cyclonic condition are higher than the post-cyclonic condition, while the SSS, ILD and MLD in the post-cyclonic condition are higher than the pre-cyclonic condition of the ocean due to strong cyclonic winds and subsurface upwelling. It is interesting that the strong intensity of the TC reduces less SST and vice versa. The satisfied real time Argo data is not available in the northern Bay of Bengal especially in the coastal region. A weather research and forecasting model is employed to hindcast the track of Viyaru, and the satellite data from the National Center Environmental Prediction are used to assess the hindcast.     

南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统研制

本文主要介绍了南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的研制概况。预报区域为99°E~135°E,15°S~45°N,包括渤海、黄海、东海和南海及其周边海域。为了给耦合预报模式提供较准确的预报初始场,在预报开始之前,分别进行了海浪模式和海洋模式的前24小时同化后报模拟。海浪模式和海洋模式都采用了集合调整Kalman滤波同化方法,海浪模式同化了Jason-2有效波高数据;海洋模式同化了SST数据、MADT数据和ARGO剖面数据。为了改进海洋温度和盐度的模拟,我们在海洋模式的垂向混合方案中引入波致混合和内波致混合的作用。预报系统的运行主要包括两个阶段,首先海浪模式和海洋模式进行了2014年1月至2015年10月底的同化后报模拟,强迫场源自欧洲气象中心的六小时的再分析数据产品。然后耦合预报系统将同化后报模拟的结果作为初始场进行了14个月的耦合预报。预报产品包括大气产品（气温、风速风向、气压等）、海浪产品（有效波高和波向等）、海流产品（温度、盐度和海流等）。一系列观测资料的检验比较表明该大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的预报结果较为可靠,可以为南海及周边海洋资源开发和安全保障提供数据和信息产品服务。     

南黄海海域风暴潮精细化数值模式研究

基于目前国际上应用广泛的ADCIRC水动力模型在南黄海海域建立了重点岸段网格分辨率达到100 m的精细化风暴潮数值预报模型,该模型采用非结构三角网格及并行计算技术,能够准确地刻画出南黄海海域复杂的岸线分布和地形情况。通过对历史典型台风风暴潮和温带风暴潮的模拟、预报检验发现:台风风暴潮的后报平均相对误差为14%,温带风暴潮24 h预报平均相对误差为12.9%。     

基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型

针对传统组合预测模型中各单项预测模型赋权问题的不足,提出一种基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型。利用IOWA算子,依据各单项预测模型预测值各时间点精度的不同,赋予不同的权系数,建立最优组合预测模型,并将其应用于变形数据分析与预测。实验结果表明,本文方法的预测结果比各单项模型与传统组合模型的结果更准确。     

矿井水情监测与水害风险预警平台设计与实现

任何矿井水害事故均会显现不同的预兆,为夯实水害智能预警基础,明晰了感知、辨识、评估、预测及相互逻辑关系的系统建设内涵,针对不同水害类型,根据其突水机理不同,设计三大类多模式水害典型场景,建立相应突水判据,提出了确定性理论精确预测与包括大数据及深度学习在内的非确定性趋势推测两类预测方法,为智能预警系统的预测预报、预警准则及阈值设置奠定理论基础。以陕西省彬长矿区亭南矿为例,建立了动态信息、静态信息及关联信息的指标体系,将地面水文动态监测单元、井下水情环境监测单元以及采掘工作面采动动态监测单元集成,构建原位采集和突水要素预兆感知系统,实施基于关键层电性参数动态监测、关键部位单点或多点多参数监测联合布置的突水前兆信息精准获取方案,采用确定性模拟模型和非确定性智能模型,实现水害预测预警功能,基于多源数据融合和空间联动分析技术,预警系统实现了井上下全空间水害风险预警“一张图”的可视化展示。实践表明,监测预警平台理论基础扎实,预测预警效果显著。      

暴雨云团的多尺度识别方法及其在临近预报中的应用

将一种暴雨云团的多尺度识别方法——层级聚类法,应用于β中尺度对流系统识别及临近预报中。该方法的基本思路是:将笛卡尔坐标下的雷达反射率因子进行聚类,得到比较详细的较小尺度的暴雨云团,然后设定阈值,将云团之间差异小于阈值的进行合并,可以得到较大尺度的云团,逐步放宽合并阈值,可得到更大尺度的云团。选取广州雷达2005年3月的飑线过程和温州2005年9月的台风过程对这种方法的识别结果进行了详细说明,结果表明:该方法能够识别不同系统的β中尺度对流云团,并能识别出其中反射率较强的γ中尺度云团,识别结果合理。采用这种方法识别不同尺度的暴雨云团,有利于跟踪、预报造成中国暴雨主要原因的β中尺度系统,也可兼顾β中尺度系统中的γ中尺度对流单体。根据预报时效的不同,可以选择不同的云团识别尺度。     

翁文波院士的信息预测理论体系的创新性及其意义

翁文波院士提出的信息预测理论体系是一个具有自主创新的体系.它的创新性表现在下列几个方面：（1）翁先生创造性地提出：认识可划分为三个层次的认识体系：抽象体系、物理体系、信息体系.其中“信息体系”是翁先生第一个提出的;（2）对数据基本性质的新认识,特别是指出自然数、整数在研究和预测中的重要性;（3）翁先生新提出信息预测,它与统计预测有很大不同等等.翁先生的信息预测理论在天灾预测实际中取得了丰硕的成功预测成果.     

基于农用地分等成果的耕地需求量预测研究

耕地是保障粮食供给的关键,因此合理确定耕地数量是耕地资源管理的客观需求。引入耕地质量指标,提出基于农用地分等成果的耕地需求量预测方法,通过标准地块,从数量、质量两方面确定耕地需求量,从而提高预测成果的科学性和准确性,并应用于山东淄川区,取得了较好的效果。