多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究

 利用1961～2004年多层次的NCEP环流资料初选出与台站月降水量的显著相关区,通过最优子集回归模型对各初选因子进行筛选和组合,形成了安徽省35个台站的月降水量回归模型,并分别利用NCEP资料和月动力延伸模式环流预报作为输入场对2005～2009年安徽省月降水量进行了回报.结果表明,该降尺度模型包含高低层的多种资料,各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型,较传统的仅用500hPa资料的降尺度模型内容更为丰富.从回报的效果来看,预测值与实况值平均距平符号一致率为63%,PS评分为75分,其中对涝月的预测效果要好于旱月.     

环渤海地区云量的动力过程相似预报方法

利用环渤海35个台站1954-2002年近50年逐日平均总云量和低云量的观测资料,统计关注区域内少云、中等云量、多云的发生情况;再用同期NCEP再分析资料,计算出预报关注区域内与不同云量形成相关性较好的各种不同要素的平均场,依据动力过程相似原理,利用T213数值预报产品相邻24h预报场,以域块距离为依据,建立云量预报模型,制作日平均总云量和低云量4～9天的预报.经过2003-2007年的预报结果与实况资料的对比检验表明:依据动力过程相似方法建立的云量预报模型对日平均总云量和日平均低云量的预报准确率较高;日平均低云量预报准确率要高于日平均总云量;冬半年预报准确率高于夏半年;天空出现少云的预报准确率高于中等云量和多云的情况.     

基于GIS的昭通市烤烟种植动态气候区划评估(预测)研究

首先构建了昭通市烤烟种植气候区划定量评价指标体系和评价方法,然后探讨了用多元线性回归结合GIS技术的气候要素空间小网格插值的问题,突破了传统气候变化影响研究总以离散点或区域平均来表达的局限,启动了面上气候波动变化影响的业务服务应用.研究了烤烟种植动态气候区划评估(预测)方法,力图把传统作物气候区划的功能从空间静态性评价提升到空间+时间动态性评估(或预评估)水平,着力反映地方立体气候和气候变化对烟草业的影响.显著提高了烤烟气候区划的生产实用指导性和应用价值.     

E4303焊条力学性能模糊神经网络智能预测

为了获得反映焊条原材料成分与其熔敷金属力学性能之间映射关系的预测模型,该文对E4303碳钢焊条进行配方设计和堆焊试验,测定其熔敷金属的抗拉强度、屈服强度、延伸率、冲击功4项力学性能指标.采用自适应模糊神经网络方法建立了直接由焊条原材料成分预测焊条力学性能的模糊神经网络模型.用该模糊神经网络模型对训练样本以外的试验数据进行预测.结果表明,抗拉强度和屈服强度的预测平均相对误差在5%以内,延伸率指标预测平均绝对误差仅为0.021,冲击功指标预测效果与BP网络相比有明显改善,说明该模糊神经网络预测模型能够直接根据焊条原材料成分较准确地预测其熔敷金属的力学性能.     

局域极端学习机及其在状态在线监测中的应用

针对训练样本贯序输入时的极端学习机(ELM)训练问题,提出一种可实现在线训练的局域极端学习机(LELM).LELM以逐次增样训练与减样训练的方式实现在线训练,从而有效保持了简约的模型结构,同时利用分块矩阵求逆引理有效减小了多次模型训练的计算代价.混沌时间序列在线预测仿真表明,LELM的在线训练时间远小于ELM,且预测精度更高.基于时间序列预测的雷达发射机状态在线监测实例表明,相比于利用粒子群优化的自适应灰色模型方法,LELM具有更高的计算效率与预测精度,适用于电子系统状态在线监测.     

优化GM(1,1)模型在江西省GDP预测中的应用

本文详述了优化GM(1,1)模型,并以江西省GDP数据为实例,验证了优化GM(1,1)预测模型可用于经济指标GDP的预测:最后对模型进行了分析。     

灰色GM(1,1)模型在山区耕地预测中的应用研究

以云南楚雄1999-2005年耕地面积数据为试验资料,运用灰色GM(1,1)模型分析探讨耕地面积的变化状况.初步结果表明:楚雄耕地面积的动态变化结果符合客观实际的变化规律,未来几年,楚雄拼地面积仍呈递减的趋势.     

浅析左权某矿井改扩建工程水土流失预测

结合左权鑫顺煤业煤矿资源整合工程,对矿区的水土流失影响因素、流失特点、流失形式进行了分析,针对该项目的水土流失特点,对采矿项目的水土流失量进行了预测,为水土保持措施的合理布设、当地生态环境的保护提供了科学依据。     

Predicting the spread of nuclear radiation from the damaged Fukushima Nuclear Power Plant

Japan suffered a M9.0 earthquake and massive tsunami on March 11, 2011, which seriously damaged the Fukushima Nuclear Power Plant and caused a nuclear crisis. The spread of nuclear radiation from the power plant through the atmosphere and ocean was predicted with a short-term climate forecasting model and an ocean circulation model under some idealized assumptions. If nuclear matter were leaked in the near-ground layer of 992 hPa, the climate model results show that the nuclear radiation would cover North America 10 days after the initial leakage, with the concentration at the forefront dramatically reduced to 10 millionths of the initial model concentration at the source. The radiation would span Europe in 15 days and cover much of the Northern Hemisphere in 30 days. If the initial leakage was assumed to occur in the layer 5000-m above the ground, the radiation would cover Europe in 10 days and cover much of the Northern Hemisphere in 15 days. Moreover, under the assumption that the nuclear matter leaked in the 10000-m layer, the radiation would affect much of China after 10 days. The ocean circulation model indicates that the nuclear material would be slowly transported northeast of Fukushima and reach 150°E in 50 days, and the nuclear debris in the ocean would be confined to a narrow band. Compared with the spread in the ocean, the area affected by leaked nuclear radiation in the atmosphere would be very large. Atmospheric monitors in North America and Europe will be helpful for estimating the effect in China of any leaked nuclear material.