浙江省无资料流域洪水预报方法研究

无资料或资料不足是任意流域开展洪水预报面,临的难题和挑战。在浙江全省适用水文预报模型筛选基础上,利用自动寻优技术对浙江省39个代表流域978场暴雨洪水进行逐流域、逐场洪水产、汇流参数率定,并根据参数变幅、敏感性,分别采用均值、等值线空间内插、结合流域特征运用投影寻踪回归分析等方法进行产、汇流参数的地区综合,提出了全省无资料流域洪水预报方法,并经预报模型检验,精度可以满足防洪预警要求。     

The Use of Rank Histograms and MVL Diagrams to Characterize Ensemble Evolution in Weather Forecasting

Rank Histograms are suitable tools to assess the quality of ensembles within an ensemble prediction system or framework. By counting the rank of a given variable in the ensemble, we are basically making a sample analysis, which does not allow us to distinguish if the origin of its variability is external noise or comes from chaotic sources. The recently introduced Mean to Variance Logarithmic (MVL) Diagram accounts for the spatial variability, being very sensitive to the spatial localization produced by infinitesimal perturbations of spatiotemporal chaotic systems. By using as a benchmark a simple model subject to noise, we show the distinct information given by Rank Histograms and MVL Diagrams. Hence, the main effects of the external noise can be visualized in a graphic. From the MVL diagram we clearly observe a reduction of the amplitude growth rate and of the spatial localization (chaos suppression), while from the Rank Histogram we observe changes in the reliability of the ensemble. We conclude that in a complex framework including spatiotemporal chaos and noise, both provide a more complete forecasting picture.     

全液压深孔钻机适用的钻探参数监测系统

针对全液压深孔钻机的特点,研制了一种钻探参数监测系统（简称钻参仪）。该钻参仪采用模块化设计,可实现钻探参数实时监测、存储、回看、工况识别和数据远近程无线传输等功能。现场试验表明,该钻参仪技术先进,性能稳定可靠,可满足施工需要,效果显著。      

Development of marine water quality criteria for the USA

The US Environmental Protection Agency has developed guidelines for deriving numerical national water quality criteria for the protection of aquatic organisms and their uses. These guidelines provide the method for deriving water quality criteria, including minimum data base requirements, data evaluation procedures, and calculations. The guidelines have been in place for a long time, and states have used them to derive water quality standards for their water bodies. More recent efforts have been directed towards the development of technical guidance based on the concept that bioassessment and biocriteria programs for estuaries and near coastal waters are interrelated and are critical components of comprehensive water resource protection and management. This is a holistic approach to protection and management, integrating biological assessments into traditional chemical and physical evaluations and augmenting the established water quality criteria. The method for deriving water quality criteria and the approach for biocriteria development for marine systems are described.     

2006年12月至2007年2月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

针对2006年12月至2007年1月T213模式96小时中期数值预报产品进行了天气学检验,并与ECMWF、日本模式96小时预报性能做了对比分析。结果表明,T213、ECMWF、日本模式对亚洲中高纬度地区大尺度环流形势演变和重大调整过程均有较好的预报能力,因此对重大灾害性天气的预报有较好的指示意义。三种模式相比,ECMWF模式对西风指数、850hPa温度、南支槽东移的预报较为准确。     

酸雨研究进展与问题探讨

在综述国内外酸雨研究基础上,提出了我国酸雨研究中存在的一些问题。我国在酸雨研究方面已经取得了重大的进展,许多研究成果被有效地应用于酸雨的控制,但由于酸雨的不断加重和酸雨问题的复杂性,许多问题还需要深入研究,如:①随着能源结构的不断变化,研究建立适合我国特点的酸雨预测模型;②从生态系统角度研究酸沉降及其酸沉降破坏的生态系统的恢复技术;③研究燃煤二氧化硫的控制和不同行业如化工、建材、冶金等工艺废气的脱硫技术;④研究与我国的经济发展水平相适应的、合理的酸雨控制对策;⑤将新技术与酸沉降研究有机结合起来,研究基于GIS的酸化模型,规划酸沉降临界负荷。     

水情监测预警系统在海下采煤中的应用

煤矿井下水情监测多用于对底板水的监测,而对顶板水的监测,以及对第四纪松散砂砾层水和海水溃入矿井的预警,目前尚未见报道。龙口矿业集团在海下采煤中,根据矿井水文地质条件,建立了以顶板含水层水位和矿井涌水水质为背景标志的水情监测预警系统。该系统可以在第四系水和海水溃入矿井前发出警报,以便及时采取应对措施。      

流域洪涝预报研究

提出了一个应用水文上降水产生流量过程线的变化原理,仅用降水资料来推算流域洪涝指数,用量化指标来预报未来流域洪涝强度的研究思路和方法。利用流域内测站雨量计算出流域的有效综合面雨量(考虑了前一段时间内的逐日流域面雨量的不同贡献)。复核流量(或水位)等洪涝有关资料与流域有效综合面雨量的关系,最终确定出各级洪涝指数的流域有效综合面雨量的大小。在实际预报业务中,利用流域的实况面雨量和预报面雨量计算出未来流域某日的有效综合面雨量,对其值与已确定的各级洪涝指数的有效综合面雨量大小进行比较分析,最终判断未来流域可能出现的洪涝等级和强度。     

华北夏季降水气候场的主分量逐步回归预报模型

由于近几十年来华北干旱频繁发生,给农牧业生产造成很大影响,因此,如何寻找影响华北夏季(6~8月)降水的预报因子就显得至关重要。本研究的目的就是提出气候场的主分量回归预测模型,对1951~2001年华北夏季降水的变化特征进行拟合并预报。研究发现,所选取的70个预报因子分别为高度场、海温场和海平面气压场不同区的前2个主分量,所建立的回归预报方程反映出在夏季来临的前2个月,海平面气压场的变化对华北夏季降水具有一定的影响,特别是海平面气压场的变化在一定程度上反映出ENSO的信号。研究结果也指明ENSO对华北夏季降水的影响具有阶段性,在20世纪70~80年代之间的反相关性较强。     

基于Elman型神经网络的金川二矿地表岩移时序预测模型

建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了利用Elman神经网络建立地表岩移时序预报模型的方法。利用金川二矿区GPS监测所得到的时间序列数据,通过对Elman神经网络模型预测值与GPS实测值之间的比较,结果表明模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短情况下,应用于实际预测一定程度上可以弥补金属矿山岩移预测方法不足的缺憾。