2013-10 封面图片说明——基于空间天气模型的定量化预报系统

 空间天气指瞬时或短时间内太阳表面、太阳风、磁层、电离层和热层的状态,涉及从地球表面几十千米到太阳表面的广阔区域.空间天气模型建立在大量空间探测数据的基础上,是对各种参数在空间分布的定量化描述.随着研究工作的不断深入,空间天气模型已由单一应用发展到集成应用的阶段.如何将物理类型、运行条件不同的单一模型集合为一个有机整体,建立基于空间天气模型的定量化预报系统,加强模型间的联系,提高模型预报的应用水平,是当前空间天气预报研究的重要课题.     

Ajax技术与空间信息Web服务集成研究

针对目前空间信息Web服务组件的访问调用效率等问题,在传统空间信息Web服务模型的基础上引入Ajax技术,提出一种新的集成Ajax引擎的空间信息Web服务模型和集成服务框架.分析了服务框架的集成应用关键在于空间信息服务封装包、Ajax引擎请求/响应对象的设计以及异步调用服务协作机制.以异步方式响应服务交互,实现空间信息服务的异步调用,提高了空间Web服务设计和服务调用的效率,并将此集成服务框架应用于区域科技信息共享平台.     

基于web service的NDVI计算模型服务的实现与应用

研究和总结了基于web service的空间信息集成技术,提出了基于web service的NDVI计算模型服务架构,该方法町以实现空间计算模型的跨平台性和互操作性,大大提高空间计算模型的共享.利用该方法对NDVI进行web service的封装和网络发布,很好地解决了传统植被指数计算模型的共享和互操作问题,也为其他窄间计算模型的web service集成与应用提供了参考.     

基于GA-SVM盐度预报模型的河口水环境决策支持系统

为了进一步强化水文模型的模拟和预报能力,结合Web GIS技术,采用B/S三层模式,探讨了框架实现的若干关键技术,构建了一个高效的河口水环境管理决策支持系统框架.以闽江河口盐度预报为例,将前期研发的GA-SVM盐度预报模型以紧密方式集成到系统框架中,开发了基于GA-SVM盐度预报模型的河口水环境决策支持系统.该系统实现了GA-SVM盐度预报模型与系统框架的无缝集成,提高了系统运行效率,方便了用户使用.     

基于网格平台的水文预报集成应用模式

在分析目前洪水预报及洪水预报系统存在的问题的基础上,提出了洪水预报的综合集成应用模式,即面向服务,基于平台、组件、主题和可视化的洪水预报集成应用模式.基于面向服务的体系架构和J2EE平台技术架构,采用中间件、网格、Web服务、综合集成研讨厅等技术构建洪水预报综合集成服务平台.平台采用知识图来关联信息,组织应用过程中的信息、事件描述、应用主题和业务流程.在该平台上通过实例检验洪水预报集成应用模式,实例证明该综合集成应用模式具有模型利用率高、预报准确等优点.     

水文模型的服务化封装方法研究与应用

针对异构水文预报模型复用程度低、共享应用困难等问题,提出了一种水文模型服务化封装和组合方法,通过设计标准化服务描述、操作和部署等封装接口,完成对水文模型的数据算法模块模型多粒度拆分与服务化封装。以栅格新安江模型为例进行模型服务化封装,并在屯溪流域进行了应用验证,验证结果表明,该方法能有效提升水文模型算法和模块的灵活组配能力,提高了模型资源的复用率,实现了面向业务应用需求驱动的模型动态配置技术,可为水文模型服务化封装及共享应用提供基础支撑。     

航空发动机涡轮设计集成技术

航空发动机设计需要大量的计算软件,因此,设计数据和应用系统的集成具有高度科学价值和工程应用价值·采用COM组件技术,研究了航空发动机涡轮设计的多学科综合集成方法;采用代理对象封装空气动力学、热力学和结构计算程序,利用COM对象调用机制完成跨进程服务请求和响应·基于COM组件的集成系统可以实现专业计算软件注册、运行控制、数据映射、设计方案管理和知识管理等功能·系统支持可视化设计方案仿真和项目组人员在线协同,提高了设计工作效率和设计质量,缩短了设计周期·     

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...     

珠江口风暴潮数值模拟系统的设计与实现

运用混合编程技术,结合Fortran语言较强的数值计算能力及GIS在可视化方面的优势,设计并建立了珠江口风暴潮数值模拟系统。系统封装集成了基于ELCIRC模型开发的珠江口风暴潮数学模型,提供了可视化界面便于模型参数的调试,并具有边界条件的自动生成功能,实现了台风路径动态显示、潮位过程线绘制、流场可视化等操作,方便了对计算结果的后处理。应用实例表明,该系统界面友好、性能稳定、模拟精度较高。     

基于SOA的地质灾害实时监测预警平台设计

构建具有良好兼容性的地质灾害监测预警平台,实现异构数据服务集成与灾害预警。通过采用面向服务的架构(SOA),在Spring MVC技术框架下以WebGIS方式集成了包括地理信息服务、监测数据服务、预警模型服务在内的多类异构服务,采用ECharts可视化组件、EhCache缓存框架、机器学习预警模型等技术增强平台实用性与可扩展性,并通过应用实践验证了平台的可靠性与设计目标。SOA架构与WebGIS结合构建地质灾害监测预警平台可对滑坡、泥石流、崩塌等典型地质灾害进行基于位置的综合信息管理,实现自动化监测预警,且具备较强业务扩展能力。     

驻马店市灾害性天气预报服务系统

驻马店市灾害性天气预报服务系统平台包括信息资料采集与处理、资料分析应用、灾害性天气预报模型与本地客观预报方法、灾害性天气实时监控、预报产品制作与分发、上级与本地预报产品查看、灾害性天气过程资料备份与气象资料统计查询、灾情收集与上传、预报管理与质量评定9个子系统,用于灾害性天气监测、预报、预警与对外服务.该系统主要用于常规气象预报服务、公共气象服务、决策气象服务工作.目的是使灾害性天气预报业务服务更加系统化、规范化,减少重复劳动.     

2008年残奥会一次预报失败天气个例的数值模拟不确定性研究

2008年9月14日一个飑线袭击北京, 城区发生了短时雷雨和大风天气, 而当时的天气预报失败。利用WRF (weather research and forecasting)模式和ARPS (advanced regional prediction system)模式的资料分析系统ADAS (ARPS data analysis system), 研究了模式水平分辨率, 不同观测资料(风云2C卫星资料、MICAPS数据、GTS (global telecommunication system)数据)同化所产生的初始场对这次飑线过程模拟的敏感性。结果表明, 15 km模式分辨率不能模拟出北京的降雨过程, 而5 km水平分辨率模式均能模拟出北京的降雨过程, 只是降雨落区和强度有所不同。不用资料同化的对照试验不能模拟出城区主要降水区。使用资料同化系统ADAS后, 降水落区均有改善。MICAPS资料中河套地区一个探空站的加入, 使得初值中河套地区的东北风比控制试验强, 模拟的飑线比控制试验偏南, 和实况更加接近。     

使用人工神经网络改进2022年北京冬奥会数值天气预报后处理过程的算法研究

提出一种基于先进机器学习算法的纯客观、实时天气预报后处理方法.该方法使用历史数值天气预报结果和实况观测值,训练出一个人工神经网络模型,再将该模型应用于每日实时发布的数值天气预报结果中,得到台站级别的天气要素预报结果.于张家口市和北京市分别建立该模型,并使用2005-2020年的观测数据和模式数据进行训练、验证和调优.结...     

耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报

 利用中国2425个测站地面观测资料和T639数值预报资料，以下垫面地理信息、森林植被分布特征为理论依据，通过分析大气降水、地表气温、湿度、风速等气象要素与可燃物状况之间的关联性，建立森林火险气象预报模型。预报结果表明，模型结果能够较好地反映出局地森林火险气象等级较高的区域，对预报有很好的指导作用。     

全球区域同化预报系统在台风移动与登陆预报中应用

全球区域同化预报系统为中国新一代数值天气预报模式.使用全球区域同化预报系统模式产品和常规观测资料,模拟预报了2005年4个登陆强台风,得到全球区域同化预报系统模式对于台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面的预报能力的初步评价,为应用全球区域同化预报系统模式进行台风天气预报和分析以及对于模式的进一步改进提供一些有意义的依据.结果显示,全球区域同化预报系统模式预报的台风路径24 h平均距离误差小于150 km,48 h平均距离误差小于200 km.模式预报台风强度偏弱,原因在于模式的初始场对台风强度的描述远低于实况,下一步需要改造模式初始场.     

云计算下异构数据集成模型的构建

为使用户能够将现有的应用系统向云计算环境迁移,将原有的异构数据处理无缝的映射为云计算环境下通用的数据服务和行为,从云计算和云存储的理论和模型出发,面向大规模的数据密集应用,针对各种异构数据库存储系统和云存储系统,构建云计算环境下异构数据模型,为用户提供透明、统一的异构数据集成和访问接口服务。实践证明:云计算下基于本体的异构数据集成模型的构建,可以为云计算环境下各业务应用提供统一的数据管理和处理方法,方便、快捷地实现异构数据统一的检索与查询以及业务应用所处理的各种异构数据之间实质性关联与映射。     

基于预测误差的用水预测模型选择方法研究

时间序列法是用水量预测的常用方法,其中预测模型的选择是提高预测精度的关键.针对目前以拟合精度作为模型选择标准的方法,提出了以预测值的置信区间最小为标准选择预测模型的方法.以山西省运城市工业用水量资料为例,分析给出了幂函数、S函数、直线、指数函数、二次和三次抛物线等6个模型95%置信水平下5年和10年两种预测期的预测区间,均以幂函数预测精度最高;对该系列近5年的用水量进行了预测,预测误差也以幂函数最小.表明以预测区间最小选择用水预测模型的方法是合理的、可靠的.     

应用机器学习方法的太阳质子事件短期预报模型

本文选取三个描述太阳活动区磁场复杂性和非势性的特征物理量纵向磁场最大水平梯度｜△↓-hBz｜m,强梯度中性线长度L,孤立奇点数目η.对这三个参量统计计算后结果作为预报因子,应用支持向量机作为预报方法建立一个基于磁场特征物理量的太阳质子事件短期预报模型,该模型可以预报活动区未来24小时是否爆发太阳质子事件.2002和2003年连续两年的样本检测并和基于传统预报因子的模型进行了比对,结果显示预报模型具有较高的准确率和较低的虚报率,从而验证了太阳光球磁场参量作为太阳质子事件预报因子的有效性.     

基于灰色马尔可夫链模型的中国能源消费预测研究

随着中国经济的不断发展,能源需求不断上升,能否准确预测中国能源消费量对中国经济乃至全球经济发展都有重要的指导意义.现行的预测方法主要有回归分析法、经验模型法、时间序列法、指数平滑法和灰色系统预测法等.灰色系统预测方法在预测波动性较大的非平稳数列上有不足之处,而马尔可夫预测却适用于随机波动性较大的数列的预测.因此本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,建立了能源消费总量数据的灰色马尔可夫链模型.实证分析表明,这种模型的预测精度高于GM(1,1)预测模型,预测效果较好.     

基于分解集成方法的空中交通流量短期预测

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的EC值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60 min,30 min,15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,本文提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。