灰色-马尔科夫链在年降水量预测中的应用

首先用三点滑动法优化原始数据,并在此基础上建立了灰色-马尔科夫链预测模型,然后利用湖北省恩施市1985年至2002年的年降水量历史资料,分别用此模型、无偏GM(1,1)及滑动无偏GM(1,1)模型预测了该市2003年至2008年的年降水量.结果表明;新模型预测精度明显提高,该模型应用于年降水量预测切实可行.最后,还结合预测数据给恩施市提供了政策建议.     

FKCN优化的RBF网络在降水量预测中的应用

旱涝灾害的预测预报是目前世界上公认的难点问题之一,它不仅具有重要的现实意义,同时在理论上也是一个典型的非偏差时间序列预测问题.而降水量是影响旱涝灾害的一个重要因素.该文采用FKCN优化的RBF网络对安徽省蚌埠市汛期的降水量进行了预测,针对降水数据的特点,提出了一种简单有效的数据预处理方法,取得了较好的实验结果.     

太原市月降水量时间序列分析

文章根据1995-2009年太原地区的月降水量数据,进行时间序列分析,建立了太原市月降水量时间序列模型,并预测了未来12个月的降水量情况,为准确预测太原市月度降水量数据提供了参考.     

基于EGARCH模型的降水量研究

降水量在农业、水利等各行业扮演着重要角色,提高降水量的观测与预测能力,有利于农业等各行业更好的发展。本文对沙雅县30年日均降水量动态数据进行分析,从中发现了降水量的波动聚集性,分别建立MA-GARCH与MA-EGARCH模型对降水量进行分析和预测。结果表明MA-EGARCH模型更能反映出降水量的特征,且预测短期降水量有较好的效果。通过MA-EGARCH模型能够较好的反映出降水量的动态变化。     

昆明市月降水量的预测分析研究——基于SARIMA模型和Holt-Winters相加模型

降水量在时间和空间上的非均匀分布,很大程度上决定了洪涝、干旱和暴雨等气象灾害的强度.通过分析2000—2019年昆明市月降水量的数据,拟合建立SARIMA模型和Holt-Winters相加模型2种预测模型,分别预测了2019年月降水量,结合2019年月降水量实际值,对比分析预测误差.结果表明:Holt-Winters相加模型预测精度相对较高,该模型更能准确预测昆明市短期降水量.     

成都多年降水量变化与太阳活动关系的探讨

应用四川省气象局提供的成都降水量资料(1939—1986年)与紫金山天文台和北京天文馆等发布的太阳黑子资料(1880—1986年),对成都降水量与太阳活动进行了相关分析和周期分析,并对未来降水量演变进行了趋势预测:1988年后,成都降水量逐渐增多,1989—1991年达到峰值,以后将逐渐减少.     

动态加权预测方法设计及在降水预测中的应用

在动态数据预测中,为克服传统预测方法中所造成的较大误差,本文通过动态预测理论与移动平均预测理论相结合,设计了一种加权移动平均预测方法,用来预测时间序列数据.在原有的移动平均预测基础上构造一个动态加权参数.通过对相对误差的比较,证实了该方法预测效果优于移动平均预测.并利用该方法对乌鲁木齐地区30年平均降水量进行预测研究.并与动态预测方法相比较,预测效果相对误差较小.     

降水充水类型矿井涌水量预测方法研究

矿井涌水量是影响煤矿安全生产的主要因素之一,它直接影响到矿井水文地质条件的复杂程度,关系到对矿床的经济技术评价,因此有效的矿井涌水量预测成为了矿井安全生产的重要因素。为了更有效地预测矿井涌水量,针对降水充水类型的矿井以古书院矿为例,通过分析近五年降水量和涌水量资料,利用回归分析法推导出二者定量关系式,并对近20年的降水量采用水文频率分析法分析得出平水年、丰水年的平均降水量,以此作为因变量,根据推导出的降水量和涌水量函数关系式,分别预测矿井的正常涌水量和最大涌水量,达到有效预测的目的。     

基于马尔科夫模型的渠江流域降水量预测研究

降水量预测因其因素的多样性,在预测研究时往往不能得到精确结果,将数据采用平滑处理以消除异常值,通过分级标准确定年降水量状态,将计算所得的相关系数作为权重,用改进后的滑动平均—马尔科夫模型,根据计算出状态转移概率矩阵作为衡量指标,最后以渠江1980—2010年的降水资料为实例。具体地应用了该方法,使预测结果更准确,为预测渠江流域降水量提供了一种较为可行的方法。     

赵各庄矿井高倾斜煤层深部开采矿井涌水量预测研究

赵各庄矿井13水平西翼第8号石门区域的3839工作面是一个典型的近百年开采的高倾斜煤层深部开采区。为预测3839工作面涌水量,首先分析了其上部9-13水平近30年的开采面积、降水量、奥灰水位、开采深度等因素与矿井涌水量的相关性;其次,筛选出了老空积水量、降水量、奥灰水位变幅和开采深度等影响因素;最后,通过建立多元线性回归分析预测模型(方程),并利用2012年涌水量数据对预测模型进行验证,发现该预测模型与2012年实测数据相关性很高。进而对2013年的3839工作面涌水量进行了预测,得到的结果与已有的比拟法、解析法预测结果均较接近。说明该模型涌水量预测可行,但未证明该模型具有普遍适用性。     

基于SMOTE算法和逻辑回归模型算法的江苏短时强降水潜势预报

短时强降水是导致城市内涝和山洪、滑坡等灾害的重要原因,其突发性强,局地性明显,预报难度大,是强对流天气业务预报的重点和难点之一。本研究利用2011-2018年的江苏省国家气象观测的逐小时降水资料对江苏省短时强降水时空分布特征进行分析,江苏短时强降水频次分布为典型的南多北少,主要降水出现在早晨04-10时和午后15-19时,前半夜出现降水的概率则较低。基于ERA5再分析资料,选取了对于短时强降水有较强判断能力的气象要素,合成少数类过取样算法（SMOTE）和逻辑回归（LR）方法,构建短时强降水的预报模型,利用2019年的,欧洲中期天气预报中心（ECMWF）预报产品基于该模型进行短时强降水的确定性预报和概率预报,并使用同期实况数据进行系统性检验和天气过程检验。结果表明该模型总体性能较好,对短时强降水出现与否有较好的判别能力和预报指示意义。未来24h以内的6h时效预报,TS评分在0.23以上,未来60h以内的6h时效预报TS评分均在0.2以上,但也存在着一定程度的空报和漏报。基于SMOTE+LR短时强降水预报模型对短时强降水的潜势预报具有较好的指示作用,对气象防灾减灾具有重要意义。     

祁连山地区高分辨率气温降水量分布模型

充分利用气温、降水量空间统计分析的结果，通过在模型中引入坡度（SL）、坡向（SD）变量，对祁连山中东部地区气温、降水量空间变化模式进行尺度下移，得到了该地区具有多尺度特性的高空间分辨率气温、降水量的分析模型：T=a＋bH—kT cos SD sin SL，P=（a＋b ln H＋C ln y）（1＋kp sin SL）；进而计算了该地区7月份和年平均气温的分布式模型和年降水量分布式模型，得到了相应的栅格地图．验证结果表明这两个模型可以与山地冰川和森林分布区的气候分析资料很好地匹配．根据年降水量栅格地图的统计分析，将本区域内的最大降水高度带确定在4500m．     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

垂直分辨率对全球降水模拟的影响

利用中国科学院大气物理研究所(IAP／CAS)的全球大气环流模式(AGCM)的两个不同版本(9层模式和21层模式),对冬、夏季全球降水分布进行模拟。并将模拟的结果与美国国家环境预测中心和中国国家大气研究中心(NCEP／NCAR)的再分析资料(NCEP—RE)进行对比。数值试验的结果表明：细垂直分辨率模式(21层)模拟的全球降水分布从总体效果上优于粗垂直分辨率模式(9层),并且对夏季全球降水分布的模拟优于对冬季降水的模拟。细垂直分辨率改善了积云对流参数化,能更好地模拟对流性降水,但它对大尺度降水的模拟不如粗垂直分辨率。     

城市化对昆明一次强降水过程影响的数值模拟研究

为了探究昆明地区城市化对降水的影响,利用中尺度气象模式WRF(the weather research and forecasting model)耦合单层城市冠层模块,对2012年5月24日夜间发生在昆明城区西部的一次强降水过程进行数值模拟研究。通过与卫星观测得到的降水空间分布进行对比,发现WRF模式能较好地再现此次降水过程。城市的存在会较显著地改变城市地区的潜热和低层垂直运动,使得位于城区的降水中心降水强度略有减小,而城区下风向的降水有所增加,降水增加的区域与750 hPa高度上的水汽通量辐合加强的区域相对应。城区降水中心降水量减少可能是由于城市下垫面抑制了低层大气的水汽供给。城区下风向降水增加的可能原因是该区域相对较强的垂直运动使得更多的水汽被输送到高层大气中,有利于降水的增强。在目前的城市化水平上,若昆明地区的城市进一步扩张,城区下风向地区的垂直对流运动和大气不稳定度均会增强,但城市下垫面对低层水汽供给的抑制作用也会增强,这两种作用的同时存在会使得城市下风向地区降水的变化存在不确定性。     

基于季节性自回归积分滑动平均与深度学习长短期记忆神经网络的降水量预测

降水量数据是一种非线性、非平稳的时序序列,传统的方法较难获取数据的变化规律,深度学习长短期记忆(long short-term memory,LSTM)能较好地处理多要素变量与降水量之间的非线性关系.利用扬州市区1960—2019年8种气象基本要素数据,采用传统季节性自回归积分滑动平均(seasonal autoreg...     

A physically-based statistical forecast model for the middle-lower reaches of the Yangtze River Valley summer rainfall

A new approach to forecast the middle-lower reaches of the Yangtze River Valley summer rainfall in June-August （JJA） is proposed in this paper. The year-to-year increment of the middle-lower reaches of the Yangtze River Valley is forecasted and hence the summer precipitation could be predicted. In this paper, DY is defined as the difference of a variable between the current year and the preceding year （year-to-year increment）. YR denotes the seasonal mean precipitation rate of the middle-lower reaches of the Yangtze River Valley summer rainfall. After analyzing the atmospheric circulation anomalies in winter and spring that were associated with the DY of YR, six key predictors for the DY of YR have been identified. Then the forecast model for the DY of YR is established by using the multi-linear regression method. The predictors for the DY of YR are Antarctic Oscillation, the meridional wind shear between 850hPa and 200hPa over the Indo-Australian region, and so on. The prediction model shows a high skill for the hindcast during 1997-2006, with the average relative root mean square error is at 18%. The model can even reproduce the upward and downward trends of YR during 1984--1998 and 1998--2006. Considering that the current operational forecast models of the summer precipitation over the China region have the average forecast scores at 60%--70% and that the prediction skill for the middle-lower reaches of Yangtze River Valley summer precipitation remains quite limited up to now, thus this new approach to predict the year-to-year increment of the summer precipitation over the Yangtze River Valley （and hence the summer precipitation itself） has the potential to significantly increase the operational forecast skill of the summer precipitation.     

Atomic-scale computer simulation for early precipitation process of Ni75AlxV25-x alloy with intermediate Al composition

The microscopic phase-field approach is applied to model the early precipitation process of Ni75AlxV25-x alloy. Without any prior assumptions, this model can be used to simulate the temporal evolution of arbitrary morphologies and microstructures on atomic scale. By simulating the atomic pictures, and calculating the order parameters and volume fraction of the θ (Ni3V) and γ'(Ni3Al) ordered phases, we study Ni75AlxV25-x alloys with Al composition of 0.05, 0. 053 and 0. 055 (atom fraction). Our calculated results show that,for these alloys, θ and γ' phases precipitate at the same time; with the increase of Al content, the amount of γ' phase increases and that of θ phase decreases; the precipitation characteristic of γ' phase transforms from Non-Classical Nucleation and Growth (NCNG) to Congruent Ordering Spinodal Decomposition (CO SD) gradually; otherwise, the precipitation characteristic of θ phase transforms from Congruent Ordering Spinodal Decomposition (CO SD) to Non-Classical Nucleation and Growth (NCNG) mechanism gradually. Both θ and γ' phases have undergone the transition process of mixture precipitation mechanism characterized by both NCNG and CO SD mechanisms. No incontinuous transition of precipitation mechanism has been found.     

普适的碳氮化物析出热力学模型的建立

基于规则溶体模型、双亚点阵模型及第二相固溶析出理论,建立了普适的碳氮化物析出热力学模型.采用该模型,计算了不同温度下0.17C-0.023Nb-0.012Ti-0.004N钢中理想配比型及缺位型析出相与基体间的热力学平衡信息,包括基体成分、析出相成分及其体积分数.结果表明:在相同温度下,相比于理想型第二相,缺位型第二相的溶解度较大,析出体积分数较小;随着析出温度的降低,析出相逐渐由氮化钛演变为富含铌和碳的复合相,且不同类型第二相的体积分数差异逐渐缩小.     

土壤湿度对中国西北地区夏季气候年际变率模拟效果的影响

利用耦合陆面过程模式CLM3的全球大气环流模式NCAR CAM3进行2组1979～2000年5～8月的集合试验,研究了表层土壤湿度对中国西北地区夏季气候年际变率模拟的影响。结果表明:在相同海温强迫条件下,采用年际变化的表层土壤湿度(ISSM)时,CAM3模式对于夏季西北地区气温和降水年际变率的模拟能力明显好于采用气候态的表层土壤湿度(CSSM)。计算表明,1979～2000年CSSM试验和ISSM试验模拟的西北地区夏季气温距平与ERA40资料的相关系数分别为0.60和0.65; CSSM试验模拟的西北地区夏季降水距平与CMAP资料的相关系数仅为0.29,而ISSM试验模拟结果与CMAP资料的相关系数为0.48。在相同海温强迫条件下,ISSM试验比CSSM试验能更好地模拟出中国西北地区夏季降水年际变率。