油菜菌核病流行预测模型研究

根据重庆市秀山县1999年至2013年气象和油菜菌核病病情数据,采用逐步回归分析法,建立秀山县油菜菌核病叶病株率和病情指数预测模型.结果表明,秀山地区油菜菌核病叶病株率与2月下旬降雨量、3月上旬降雨量、4月日照、1月雨日、2月中旬温度和3月中旬温度呈负相关,病情指数与4月上旬温度、4月雨日和4月日照呈负相关,与2月下旬湿度和2月上旬湿度呈正相关.所建立的预测模型、历史回测检验结果拟合程度高,预测准确率高.     

基于主成分分析和支持向量机的区域降水预测应用研究

将主成分分析和支持向量机回归相结合, 以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象, 进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析, 得到主成分数据序列; 其次, 根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机, 并利用遗传算法优化参数; 最后, 输入支持向量机所需数据, 得到主成分预测结果, 建立广西日降水预报模型. 实例计算结果表明, 支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

鄱阳湖旅游地区油菜花花期的分析研究

采用2000-2012年鄱阳湖旅游地区的8个农业气象观测站资料,利用聚类分析、有效积温法则及变异系数统计等方法,研究鄱阳湖旅游地区油菜花花期特征及其预报。结果表明,鄱阳湖旅游地区纬度越高,开花越晚,始期与盛期之间的时间越短。开花始期、普期及盛期的平均日期分别为3月5日、11日和17日。始期-普期、始期-盛期的平均间隔分别为5.3 d、13 d。有效积温方法预报婺源油菜花各花期较稳定,以现蕾为起始点,开花始期、普期及盛期的平均有效积温值(0℃)分别为236.50℃、305.21℃和379.55℃。     

秦皇岛地区牡丹引种与花期物候观察

为确定牡丹品种花期在秦皇岛地区的物候情况,对引种至该地区的1个野生种以及29个牡丹品种的花期进行了物候观察。结果表明:1)引进牡丹在3月上旬进入萌芽期,4月上旬进入展叶期,4月中旬进入风铃期,4月中下旬进入露色期,4月下旬到5月上旬进入始花期,4月下旬至5月下旬进入末花期9月中下旬进入枯黄期; 2) 30个引进牡丹种质资源,以始花期为判断标准,可分为早、中、晚等3类,其中野生卵叶牡丹花期最早,‘京玉天成’‘岛锦’‘旭港’‘海黄’花期晚;而根据开花持续时间,可分为超短、短、中等和长等4类,其中‘映红’开花持续时间最长可达到17 d,‘京玉天成’‘岛锦’和‘花王’开花持续时间最短,仅有7 d,最早和最晚开花之间相差20 d。     

基于平均矩阵元法的RBF网络降水预报模型

针对径向基神经网络(RBF NN)的隐节点数难确定的问题,提出了一种基于相似矩阵确定RBF网络隐层节点数的新方法。采用基于输入输出全部信息的模糊相似矩阵的平均矩阵元法自适应确定隐节点数。建立自动确定隐节点数、中心、宽度、权值等网络参数的RBF网络降水预报模型,对广西5月的平均日降水量进行仿真实验,结果表明,该方法确定的隐节点数,网络规模较小,模型切实可行,在预报性能上明显优于同期的T213(中国气象局的全球中期天气数值预报产品预报值)降水预报,可为RBF神经网络隐节点数确定提供新思路,在降水预报上有一定的参考价值。     

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.     

基于阴阳历叠加的中长期天气预报方法

采用在阴阳历叠加的基础上进行修正的方法,利用环渤海地区和青藏高原东北部地区1960-2010年地面测站降水、风速资料,探讨了阴阳历叠加法进行中长期天气预报的可行性.结果表明:对于不同地区,不同要素阴阳历叠加预报时最佳样本长度略有差异,降水预报时环渤海地区最佳样本长度为37 a,青藏高原东部地区最佳样本长度为20 a;对大风天气过程而言,环渤海地区最佳样本长度为34 a,青藏高原东北部地区为31 a.降水日预报检验表明,环渤海地区和青藏高原东北部地区降水日预报威胁评分(TS)呈单峰型变化,峰值均集中在夏季,6-8月降水日预报TS评分均高于0.4,两地各月降水日预报TS评分均高于气候概率.利用站点相关订正后,准确率最高可提高14.2%,最低提升了4.1%,平均提高9.8%,站点相关订正是有效的.两地大风预报准确率呈现单峰型分布特征,并在3-5月间为明显的波峰,且两地的预报TS评分均高于气候概率TS评分,预报是有效的.     

栽培条件下乌腺金丝桃生长与发育节律

通过对栽培乌腺金丝桃(Hypericum attenuatum Choisy)进行形态与发育节律观测,并建立Verhaulst生长模型,研究了药用植物乌腺金丝桃栽培条件下的生长发育节律.结果表明:乌腺金丝桃株高在7月上旬达到峰值,平均为63cm;叶数也是在7月上旬达到最多;分枝出现在5月上旬,数量在7月上旬达到峰值;始花期在6月中旬,盛花期在7月初.株高、叶对数和分枝变化的Verhaulst模型分别为:H=73.902/(1+6.526×e~(-0.051(t-10))),L=27.11/(1+2.48×e~(-0.021(t-10))),B=19.922/(1+5.037×e~(-0.066(t-30))).     

基于ARIMA模型的滑坡位移预测

利用斜坡累积变形—时间曲线的建模分析,可以获知当前滑坡的变形发育阶段、预测滑坡未来发展趋势,是滑坡灾害预警预报的基础.滑坡累积位移是关于时间的变量,往往具有非平稳性,通过差分得到平稳的时间序列过程,建立差分自回归移动平均模型(ARIMA模型).以三峡库区某滑坡为研究对象,对累积位移采取等时距差值处理后,建立了适用于该滑坡的ARIMA时间序列模型对滑坡累积位移进行分析预测.通过比较2014年1月至5月该斜坡位移的实测值与预测值,得平均预测误差为3.2%,结果表明,所建立模型能满足预测要求,计算过程容易实现,在滑坡累积位移短期预测中具有一定的适用性.