空间实体碰撞预报算法及其自适应步长设计

为避免空间飞行实体碰撞漏报并提高计算效率,提出了通用性的基于仿真的多空间飞行实体碰撞预报方法。采用自适应调整仿真计算步长,给出了相应算法,并通过典型算例验证了其正确性和有效性。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

基于卷积神经网络的隧道富水破碎带地质超前预报图像解译方法

针对地质雷达图像解译依赖于专家经验、费时费力且易受主观因素影响精度的问题,提出基于卷积神经网络理论算法针对超前预报中富水破碎带自动化定位预测方法:设计了残差网络结构、损失函数与训练策略;通过对云南文马高速公路中3条重点隧道的地质雷达图像进行收集筛选,构建了富水破碎带深度特征提取的超前预报网络模型;在Pytorch深度学习框架下,采用训练预热策略及自适应矩估计(Adam)优化器实现了模型参数稳定收敛的高效训练.通过测试验证及对比实验,表明这种方法对隧道地质雷达图像中的富水破碎带不良地质体特征具有较好的检测精度.文马高速望城坡隧道实践证明,该方法可辅助判定隧道施工过程中富水破碎带,识别定位不良地质区域及概率置信度,为实际工程提供决策依据.     

预报不如预防

处在环太平洋地震带上的日本是世界闻名的多地震国家,在日本,一年一度全国统一的“地震防灾日”甚至像节日一样,搞得轰轰烈烈。在全民参与这一基础上,日本的地震预防预报研究始终处于世界前沿。 推测中的日本东海大地震 1944年,日本东南海域发生海底地震,并引发一场特大海啸。震前,专家发现震区曾有海底的地壳隆起现象。以此为契机,日本政府设立了“东海大地震预测”这一大型科研项     

基于栅格的新安江模型的构建和应用

根据分布式模型和新安江模型的最新理论,建立了基于栅格的分布式新安江水文模型,该模型能够考虑网格之间的水量交换.将建立的模型用于钱塘江支流密赛流域的洪水模拟计算,并与新安江模型的计算结果进行比较,可以看出,基于栅格的分布式新安江水文模型可以很好地应用于该流域进行洪水模拟,其模拟精度于原新安江模型的精度相当.     

基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

基于改进的两参数月水量平衡模型的月径流模拟

对熊立华等提出的两参数月水量平衡模型进行了分析,辨析了模型参数的物理意义,针对模型计算公式中的不合理之处,对原模型作了改进:首先,考虑到降水和流域前期蓄水量对流域蒸散发的共同作用,将两者同时作为影响因子,构造了新的蒸散发计算公式;其次,根据有关参数的变化范围,用线性函数近似双曲正切函数,改进了月径流量计算公式.运用改进后的模型模拟、验证了北运河通县站控制流域1980~1991年的月径流和蒸散发过程.结果表明,较之原模型,改进后的模型精度更高,月径流计算过程与实测过程拟合效果较好,年内最大洪峰流量相对误差明显减小,模拟的月蒸散发和流域蓄水量过程更加合理.     

陇东一次暴雨成因对比及预报偏差分析

利用甘肃省加密自动站逐日降水数据和美国国家大气环境中心的全球分销系统（GDS）全球预报零场资料,对陇东暴雨不同降水影响系统的环流形式、动力特征、热力条件进行对比分析,结果表明：高空环流呈现出“两槽一脊”的大形势,甘肃省受高压脊控制,青藏高原上有短波小槽不断东移是此次降水的一大有利条件;700 hpa受地形动力抬升及低空急流相交汇造成临夏强降水,陇东南一线降水主要受锋面触发。两地强降水低空辐合中层辐散明显,同时垂直上升运动在8日夜晚至9日白天最为明显。假相当位温左端密集带受高原边坡高大地形与南来的低空暖湿气流交汇形成临夏地区强降水,右端在冷空气推进下快速向东南方向移动,与西南低空暖湿气流交汇,导致陇东南一带的强降水天气。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）等各家数值预报模式与此次强降水的落区及量级的预报都明显偏小偏北,模式对于稳定性降水有一定的预报性,对于对流性降水明显偏弱。     

SCE-UA算法在TOPMODEL参数优化中的应用

以江西修水万家埠流域为例,用SCE-UA算法对TOPMODEL参数进行了优化,并对优化结果进行了检验.结果表明:SCE-UA算法不仅可以用于概念性水文模型和分布式水文模型,还可以用于半分布式水文模型———TOPMODEL;TOPMODEL参数上下边界需根据参数的物理意义和研究流域特性来确定;在SCE-UA算法中,目标函数的建立对于参数优化具有重要作用,在次洪模拟时,目标函数应突出高水过程和洪峰对模拟效果的影响;SCE-UA算法的绝大部分参数取值都可以采用已有研究成果的默认值,只有复合型个数p需要根据具体问题确定.