一种准确通用的台风路径预报模式

应用天气学理论,对台风云图的晴空区轴线制约台风移动的规律进行物理解释。根据台风云团与晴空区之间存在的干、湿梯度力和推动台风前进的惯性力的互相关系,建立台风移向预报方程和轨迹预报方程,分析论证了台风移向变化的物理过程,把影响台风移动的复杂因子转化为单一的预报因子。     

利用卫星云图资料制作热带气旋预报路径的一种算法

根据台风生成后在云场中移动的环境条件,引入一个环境作用于台风中心的热力梯度力方向,用该热力梯度力方向与当前台风的移动方向相结合,研究台风移动过程的变化规律,寻找一种简易可行的台风路径预报方法．经过多年实践,本文揭示出台风中心未来沿着当前移动方向与环境作用于台风中心的热力方向合成移动的基本规律：当前台风中心移向与前方晴空区中轴线相交时,台风沿着当前移向前进到与阻挡轴线相交点相距4个纬距的位置时便发生偏转,逐渐与阻挡轴线走向趋于一致;若当前台风中心距相交点的距离小于或等于4个纬距时,则从当前位置发生偏转．文中利用以上规律研制出台风移向变化方程和移动轨迹方程．     

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荆江河段洪水水位预报方法研究

研制了荆江河段各站具体的洪水水位预报方案,并对预报方案进行了检验。研究表明:利用洪水预测的上下游相关法,建立荆江河段宜昌-枝城、枝城-沙市、沙市-城陵矶-石首、枝城-城陵矶-监利等水文预报站点的上下游相应水位关系曲线,能较好的预测荆江河段各预报站点洪水水位,并且通过对1969、1981、1983年3次洪峰过程试报的结果表明,该方案具有较好的适应性。     

基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型

作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。     

基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

现代海洋地质学及其发展

近几十年来,海洋的重要性愈来愈明显,海洋地质学作为海洋科学中最活跃的一门科学也取得了很大的发展。对海洋地质学的研究内容、意义以及当前发展的现状和趋势作了介绍。     

西安城市CBD体系发展演进的特征与趋势

基于土地交易、基本产业单位普查、商务办公楼宇开发、规模以上商场发展等多方面资料,以当代CBD演进基本规律及基本理论为借鉴和索引,并以西安市为实证案例对当代中国城市CBD体系发展演进的一些典型现象、特征及其机制进行了分析。结果表明:传统市中心区正在经历以总功能类型减少而商业服务功能突出强化为基本特征的功能“纯化”;生产者服务业集中的商务中心显著离心漂移、而零售商业中心则相对稳定,因而城市商务与商业中心趋于空间分离化;高新技术产业开发区正崛起成为西安市的中央商务区(主CBD);在整个西安中心城市层面,一个“双极多核”的CBD体系正在发育形成。     

Impacts of New Implementing Strategies for Surface and Model Physics Perturbations in TREPS on Forecasts of Landfalling Tropical Cyclones

To improve the ensemble prediction system of the tropical regional atmosphere model for the South China Sea(TREPS) in predicting landfalling tropical cyclones(TCs), the impacts of three new implementing strategies for surface and model physics perturbations in TREPS were evaluated for 19 TCs making landfall in China during 2014–16. For sea surface temperature(SST) perturbations, spatially uncorrelated random perturbations were replaced with spatially correlated ones. The multiplier f, which is u...     

基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型

利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）;然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。