厄尔尼诺与延吉市重大旱涝灾害的相关分析及灰色预测

通过对延吉市近50年中的厄尔尼诺影响年和非厄尔尼诺影响年的年降水量的分析发现:(1)厄尔尼诺事件的强弱和延吉市厄尔尼诺影响年的年降水量呈显著相关;(2)延吉市厄尔尼诺影响年的重大旱涝灾发生概率要远大于非厄尔尼诺年。由此可以得出,厄尔尼诺现象对延吉市重大旱涝灾害有明显的影响。进而,笔者以延吉市近32年的降水数据为基础,主要通过灰色预测方法,预测未来一两次的重大旱涝灾害,并通过马尔科夫方法提高灰色预测的近期结果的精度。最后将预测结果与国际上对厄尔尼诺的预测相对照,做出相关判断,并提出相关建议。     

厄尔尼诺与延吉市重大旱涝灾害的相关分析及灰色预测

通过对延吉市近50年中的厄尔尼诺影响年和非厄尔尼诺影响年的年降水量的分析发现：（1）厄尔尼诺事件的强弱和延吉市厄尔尼诺影响年的年降水量呈显著相关;（2）延吉市厄尔尼诺影响年的重大早涝灾发生概率要远大于非厄尔尼诺年。由此可以得出。厄尔尼诺现象对延吉市重大早涝灾害有明显的影响。进而,笔者以延吉市近32年的降水数据为基础,主要通过灰色预测方法,预测未来一两次的重大早涝灾害,并通过马尔科夫方法提高灰色预测的近期结果的精度。最后将预测结果与国际上对厄尔尼诺的预测相对照,做出相关判断。并提出相关建议。     

近年来CCA在气候分析与气候预测中的应用

详细论述了CCA方法应用于气候分析与预测中所取得的成果。着重分析了CCA方法在理论上和实践上所存在的优缺点。给出了CCA在我国汛期预报中应用的实例。     

灰秩序统计量模型及共在短期气候预测中的应用

针对灰色系统模型在处理波动较大的序列方面存在的不足,提出灰秩序统计量模型,应用此模型对云南省14个测站的5月雨量进行了拟合及预报,结果表明,此模型不仅具有较高的拟合及预报精度,同时还上有良好的稳定性。     

基于TRP-SEAMRD模型对美国新冠肺炎疫情回顾与预测

传统SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered/removed)模型是一种简化的动力学预测模型,没有考虑到防疫政策等变化对疫情发展的影响.我们针对新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)在潜伏期也具有传染性等特征,同时结合美国的抗疫政策,提出了TRP-SEAMRD(test-restricted-phased SEAMRD)模型.该模型较好地拟合了2020年2月～8月美国新冠肺炎感染、康复和死亡人数.通过分析模型提供的数据和曲线,可以抽象出美国新冠肺炎大流行的一些特征.基于TRP-SEAMRD模型,我们评估了美国在疫情发展早期不当的检测政策及之后的"居家隔离令"等防疫措施对疫情发展的影响,分析了未来美国在不同社会控制程度下的新冠肺炎大流行可能的发展趋势.这些模拟可为制定科学的防疫措施提供参考.     

基于随机森林模型的美国白蛾在中国的潜在生境预测

【目的】基于随机森林模型原理,对当前气候环境以及21世纪50年代的美国白蛾在中国的空间分布、环境因子重要性、发生面积及迁移情况进行预测和分析,为美国白蛾有效防控提供理论参考。【方法】获取2011—2017年美国白蛾发生的县市级数据, 利用地理信息系统ArcGIS中随机点生成工具生成未发生点数据。采用随机森林模型原理,选择19个气候因子以及海拔、坡度、坡向、植被覆盖率、有效光合辐射等5个环境因子,通过ArcGIS中的提取值工具提取发生点和未发生点的24个环境变量的值,将海拔、坡度、坡向进行离散化。使用R语言模拟2011—2030年美国白蛾的潜在生境分布模型,以ROC曲线验证模型的精度;利用构建好的模型分析环境因子重要性并排序,预测在2050s(2041—2060年)时期两种气候情景(RCP2.6、RCP4.5)下全中国范围内美国白蛾的潜在生境分布。【结果】ROC曲线分析表明,随机森林模型预测美国白蛾潜生境分布的训练数据和测试数据的AUC值分别为0.997和0.963,模型精度较高;当前时期下美国白蛾潜在生境(适生区)占中国国土面积的8.74%,其中低适生区、中适生区、高适生区和极高适生区面积分别占适生区总面积的41.47%、20.85%、18.90%和18.78%,适生区主要集中在华北地区东南部、中南地区北部、华东地区北部和东北地区南部。对美国白蛾潜在生境分布影响较大的环境因子依次是:海拔、植被覆盖率、最湿季平均气温、最暖季平均气温。在2050 s时期RCP2.6气候情景下,美国白蛾适生区总面积占中国国土面积的14.38%,其中低适生区、中适生区、高适生区和极高适生区面积分别占适生区总面积的51.87%、20.37%、16.49%和12.27%;在RCP4.5气候情景下,美国白蛾适生区总面积占中国国土面积的19.06%,其中低适生区、中适生区、高适生区和极高适生区面积分别占适生区总面积的51.14%、15.11%、20.36%和13.39%;2050s时期美国白蛾潜在生境质心平均向北迁移93.65 km,新增适生区有黑龙江省、吉林省、四川省、湖北省、山西省、河南省、内蒙古东部、台湾岛等地区。【结论】美国白蛾适宜生活在海拔较低、夏季高温多雨、拥有较为丰富的森林资源的地区。随着气候变化,美国白蛾潜在生境整体向中国北部和内陆湿度较高地区偏移,发生面积逐渐扩大,发生程度逐渐加重。     

短期气候分析与预测系统的开发

简要介绍了短期气候分析与预测系统的安全性及各项菜单的操作和功能,阐述了该系统的特色与要点,指出该系统的功能设计与实际要求有较大差距,需进一步完善。     

气候与海平面变化观察、预测与建议

您是否还在为电影《2012》那通天的海啸后怕？您是否还在为《后天》那气候突变给地球所带来的毁灭震惊？科幻的电影让我们深刻地认识到气候对人们生存的影响。新西兰怀卡托大学Warriek教授从1975年以来发表或编著（参与）了多本相关书籍,     

基于气候生产力模型的安徽省气温与降水的变化分析

研究安徽省的气候生产力数据变化特征和该省的气候资源情况,以合理利用气候资源,充分保障农业生产的稳定性.以气温、降水量、高程特征数据为研究基础,综合使用Thornthwaite Memorial模型、克里金插值、双变量相关性分析等数据分析手段,在GIS平台中进行插值模拟与分析制图,以时空规律的内容揭示气候变化对农业气候生...     

灰色模型与铁路车流预测控制

对铁路线路分界口现行车流控制方式提出改进意见 .针对系统内车流变化规律 ,进行灰色系统预测控制建模 ,从理论上、实践上和效果上都达到了灰色模型预测控制的目的     

省级经济计量模型的建立与预测分析

选取某省作案例,通过建立宏观经济计量模型来对该省的经济发展进行预测和分析评价,并根据预测分析结果,对该省的经济发展提出了一些建议·最终结果表明:经济计量模型是对省区经济发展进行量化分析的有效工具之一;建立的模型与该省的经济运行基本吻合;该模型的框架可以普遍推广应用     

民航客运量的ARIMA模型与预测

介绍了求和自回归移动平均(ARIMA)模型的一般表达方式,并提供了使用该模型进行建模和预报的一般过程,最后以某条航线的实测数据为例,进行实证分析,得到了8步的短期预报结果,其相对误差为0．08．     

基于LSTM与XGBoost组合模型电价预测

为准确预测电力市场中的短期电价,提出了基于LSTM和XGBoost的组合预测模型。为了验证LSTM-XGBoost模型的有效性,该文先选用法国电力市场2019年1月1日至2020年12月31日的电价数据为训练集训练模型,对2021年1月1日不同模型预测的结果与实际电价值进行对比,得到LSTM-XGBoost以RMSE为0.74的误差率低于BP、LSTM、XGBoost的3.80、1.25、0.88,然后将算法应用到美国PJM电力市场,结果表明本文提出的LSTM-XGBoost组合预测模型MAPE平均值为1.83%,明显低于单一预测模型,也显著低于GRU-XGBoost组合模型,表明并非所有模型单一组合都能有效提高预测精度,该文提出的LSTM-XGBoost组合模型有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。     

一类非线性模型及其最佳预测与最佳线性预测的区别

本文给出了一类非线性时间序列模型,并证明它的最佳预测与最佳线性预测不同。     

基于ARIMA与灰色马尔科夫模型的三亚市交通客流量预测研究

为了较为全面、客观、准确地预测城市的交通客流量,对三亚市旅游统计数据2012-2017年每月的交通客流数据进行分析,在数据整理的基础上,主要采用ARIMA模型和灰色马尔科夫模型对2012-01—2017-12月三亚的交通流量分别进行拟合仿真,并对2018年每月的客流进行了趋势外推预测;结果表明:采用ARIMA预测模型所获得的平均绝对百分误差为4. 42%,采用灰色马尔科夫模型获得的平均绝对百分误差为3. 78%,表明两种预测具有较高的精度;最后利用灰色马尔科夫模型进行趋势外推预测,得出三亚市2018年交通客流预计近3 600万,预测结果对三亚市旅游、交通等行业制定政策能起到积极的作用。     

基于ARIMA模型的兰州市商品房价格分析与预测

以2001-2010年兰州市商品房价格数据为基础,利用SPSS软件对商品房价格进行时间序列分析,综合各种条件确定了最佳的ARMA模型。最后利用所建模型对兰州市商品房价格进行了预测。实证分析的结果表明：ARIMA模型在商品房价格分析与预测方面,是一种精度较高且切实有效的模型。     

预测支持系统中动态模型的研究与应用

介绍了一个智能预测支持系统中的动态模型生成的研究，提出了静态模型与动态模型两种模型表示方法。并对静态模型的表现形式，为产生动态模型而对方法库系统和模型库系统所作的改进，系统中心部件—模型求解控制模块、动态模型的生成进行了详细论述。     

基于ARIMA模型的人民币汇率预测与分析

对2015年8月11日汇改之后的人民币兑美元汇率进行分析,建立ARIMA(14,1,0)模型,残差检验证明该模型是合理的。利用模型ARIMA(14,1,0)对2016年3月10日至2016年3月23日的人民币汇率进行预测,预测结果基本接近实际值,相对误差控制在0.5%以内,并且前5天的平均误差为0.2%。预测结果再次表明,ARIMA(14,1,0)模型完全适用于美元/人民币汇率的建模,特别是对短期范围内汇率的预测是切实可行的。     

湍流模型在轴流泵性能预测中的应用与评价

评价不同湍流模型在轴流泵性能预测中的应用.分别采用标准κ-ε模型、RNG κ-ε模型、SST模型以及基于滤波器的湍流模型(FBM)数值模拟了比转速为600的轴流泵内部流动;计算了其扬程、扭矩、效率,并与实验值进行对比;分析了4种模型计算的轴流泵流场中的压力、速度分布.结果表明,在最优工况附近,4种湍流模型都能较精确地预测轴流泵的外特性;在非设计工况下,标准κ-ε模型、RNG κ-ε模型、SST模型预测的外特性与实验值相差较大,FBM模型则可以大幅度提高非设计工况的预测精度.     

大坝混凝土施工期温度预测与控制灰匣模型

针对大坝混凝土施工条件多变，随机因素、干扰多等特点，提出将热学机理模型和参数经验识别相结合的灰色预测法，对大坝混凝土的温控防裂措施进行动态管理。阐述灰匣模型的构成、原理和算法，介绍模型的计算机应用软件，并给出了某拱坝浇注块的计算实例。