基于多模式预报优选融合技术的短时定量降水预报

为提升短时定量降水预报准确率,使其更好地支撑城市暴雨洪涝及中小河流洪水预报,基于多源数值天气模式预报值,构建了基于预报成员优选融合的短时(0~12h)逐小时定量降水预报模型,模型由单模式百分位映射订正技术模块、模式订正预报成员实时优选技术模块、预报成员实时融合技术模块和融合预报的百分位映射订正技术模块4个技术模块组成。以河南省为例对模型进行检验,结果表明:模型预报降水分布和强度随着预报时效临近更接近实况降水;模型提前6h预报出郑州“7·20”暴雨最强时段降水的落区和强度;在2021年1—9月降水预报对比检验中,模型预报准确率高于任意单模式订正预报和原始模式预报,且准确率随着预报时效的临近逐步提高。     

基于快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型

针对中小尺度天气系统极易导致突发性短时强降水而难以定量化预报的问题,提出了一种基于快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型。模型基于改进光流法技术实现临近（0～2h）定量降水预报,基于GRAPES 3km实时频率匹配订正技术构建短时（2～12h）定量降水预报,基于最优背景场生成技术形成短中期（12～240h）定量降水预报;依据3种预报时效定量降水预报技术的技巧差异,结合实时预报检验评估,提出了基于经验权重函数的不同预报时效之间的预报融合技术,并根据最新降水实况逐1h调整预报,构建了0～240h快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型。选取2018年5—10月24h定量降水预报进行检验,并与传统定时预报对比,结果表明该模型24h降水预报准确率高于传统定时预报,特别是对中小尺度天气系统突发性短时强降水预报时空精度明显提高,有利于中小河流洪水预报与灾害防控。     

ECMWF集合预报在淮河蒋家集流域的应用

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合降水预报产品(预见期为10 d),提取淮河蒋家集以上流域的预报数据并进行降尺度处理,驱动洪水预报模型,对2008年8月的一次洪水过程进行模拟预报。为探讨ECMWF集合降水预报驱动洪水预报模型的应用效果,将模拟预报的结果与仅采用地面降水观测数据驱动模型的模拟结果进行对比分析。结果表明:采用ECMWF集合降水预报后,洪水模拟预报精度有明显改进,可使洪水预见期提前48 h;洪水模拟预报流量过程线能刻画洪水预报的不确定性范围,可为防洪减灾提供科学决策依据。     

耦合TIGGE降水集合预报的洪水预报

耦合数值降水预报信息的洪水预报延长了预见期,为防洪调度赢得了宝贵的决策时间.但"单一"的降水预报具有较大的不确定性,即基于"单一"的降水预报所做出的调度决策可能不是优化的,甚至可能会出现较大的偏差,因此在洪水预报中引入了降水集合预报信息来考虑相应的降水不确定性.文中以桓仁水库以上流域为试验流域,将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的降水集合预报数据驱动新安江模型,得到预报径流的区间范围,为决策者提供更多有用的风险信息.计算结果表明,ECMWF降水集合预报可用于洪水预报,且能较好地描述洪水预报的不确定性.根据集合平均降水预报的特点,对集合平均降水数据进行了修正,并将修正后的集合平均数据驱动水文模型,其预报效果有了很大的改善.     

中小河流洪水预报智能调度平台关键技术

洪水预警预报平台以大量水文数据为支撑,针对中小河流水文气象数据缺失、异常等问题,提出多源水文气象数据质量控制技术和方法;研发云环境下具有状态和交互特征的模型封装服务技术,提供数据、算法和模型多层次按需服务;提出中小河流垂直河道淹没算法,并实现基于UE4虚拟引擎的洪水淹没可视化。基于以上关键技术,研发中小河流洪水预报智能调度平台,该平台已在示范流域安徽屯溪得到应用,并推广至南京秦淮河以及福建漳州等流域。     

海河流域中小河流洪水预报系统设计与实现

中小河流突发性洪水具有流速快、预见期短以及分布广的特点,其对预报在广度和频度上提出了新的要求;分布式模型充分考虑了气候因子和下垫面空间分布不均匀性,采用更细尺度单元描述流域内部的水循环过程,满足了这种精细化预报的要求。研究围绕分布式水文模拟技术,以数字流域水系提取、分布式水文模型、BP神经网络误差校正、网络地理信息系统等一系列新技术手段为支撑,构建了海河流域中小河流洪水预报系统,为中小河流突发性洪水的预报预警提供了一个思路。     

半湿润流域洪水预报实时校正方法比较

为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。     

新安江模型和支持向量机模型实时洪水预报应用比较

选择新安江模型和支持向量机模型分别在浙江省、陕西省的4个流域进行实时洪水预报,并使用K-最近邻实时校正法对新安江模型预报结果实时校正,比较2种模型在不同流域的应用效果,其中选择确定性系数、峰现时间误差、洪峰相对误差和均方误差作为模型预报评价指标。进一步改变预报预见期并分析2种模型在不同预见期内的预报精度。研究结果表明,新安江模型和支持向量机模型在不同流域洪水预报中各有优势,支持向量机模型预报精度受降雨精度影响较大。当预报预见期较长时,新安江模型预报结果更好;随着预见期缩短,支持向量机模型预报精度显著提高,在短预见期实时预报中支持向量机模型优势更明显。在预报难度较大的半湿润半干旱流域,新安江模型和支持向量机模型在率定期和实时预报过程中均具有较高精度。     

湿润地区中小河流山洪预报方法研究与应用

针对湿润地区中小河流,提出2套山洪预报方案:一是对于有资料地区,建立基于新安江模型的山洪预报方案;二是对于无资料或资料缺乏地区,采用API-Nash模型,即采用降雨-径流经验相关法进行产流预报,采用Nash模型进行汇流预报。以皖南山区屯溪流域为例,分别用2套方案对流域的次洪过程进行模拟。研究结果表明：2套方案均取得良好的应用效果,洪量合格率比较一致;对于洪峰合格率和确定性系数,新安江模型的模拟结果优于API-Nash模型。     

基于栅格型新安江模型的中小河流精细化洪水预报

为提高中小河流洪水预报的精细化水平,以栅格型新安江模型（GXM）为基础,考虑沿程水流再分配、库塘坝蓄泄及河道特征对产汇流过程的影响,采用针对性的定量化模拟方法,并基于模型参数与下垫面特征的定量关系,对模型参数空间分布进行推衍。以安徽横江为例,对GXM的精细预报能力进行验证。结果表明：GXM不仅可以实现对屯溪出口断面洪水过程的高精度预报,也可以不经重新率定,实现对流域内部嵌套断面洪水过程的高精度预报;GXM能够预报流量、土壤含水量、流速等不同水文要素的时空分布,可为中小河流洪水防控提供丰富的预报产品。     

对经济模型的同构变换和条件转化的研究

首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究;其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于动态规划模型的同构变换研究;最后是对AR(P)模型和传递函数模型对于ARMA(P,q)模型以及移动平均模型对于指数平滑模型的条件转化研究。     

原子核结构模型理论的研究与发展

综述了原子核结构模型理论的研究与发展,首重介绍了低能有核结构模型－－壳层模型,集体运动几何模型,集体运动代数模型的研究思想,方法和适用范围。     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

心室—血管耦联系统的压力与流量计算

从心室－血管耦联研究的角度重新建立了血管和心室模型，并根据射血期心室、血管的耦联条件建立了耦联方程，解决了方程的定解条件和射血初始时刻的确定问题，计算了不同前、后负荷条件下的压力、流量曲线，得到了与生理情况一致的结果     

数字高程模型的表现及应用

数字高程模型（DEM）是测绘领域中一个重要的应用分支。笔者主要介绍了数字高程模型的数据获取方式、生成方法以及在测绘、地理信息系统和遥感等领域中的应用。     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

期权定价及实证分析

文章介绍了期权定价理论的发展,给出了3种期权定价模型,并结合中国证券市场中的权证,通过绘图及计算分析得出理论价格与市场价格的偏差,并比较这3个模型的优劣.     

基于栅格的新安江模型的构建和应用

根据分布式模型和新安江模型的最新理论,建立了基于栅格的分布式新安江水文模型,该模型能够考虑网格之间的水量交换.将建立的模型用于钱塘江支流密赛流域的洪水模拟计算,并与新安江模型的计算结果进行比较,可以看出,基于栅格的分布式新安江水文模型可以很好地应用于该流域进行洪水模拟,其模拟精度于原新安江模型的精度相当.     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

复合材料层合板结构的概率与非概率模型

将非概率模型引入复合材料的可靠性分析，建立了一种包含概率和非概率分析的混合模型．对存在初始缺陷的层合板系统。将初始缺陷等不确定性因素根据所掌握数据的多少分别采用概率和非概率模型来描述，通过Tsai—Wu准则进行强度分析，运用一阶矩方法得到可靠性指标，来评估复合材料层合板系统的可靠性．结果表明，对于那些掌握数据较少，而无法准确描述其分布形式的变量，采用混合模型是一种较好选择．