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372.
本文以传统机器学习算法XGBoost和深度学习算法CU-Net为基础,针对北京快速更新无缝隙融合与集成预报系统（RISE系统）预报的北京冬奥会延庆及张家口赛区100米分辨率的冬季近地面10 m风速数据,进行每日逐小时起报的未来逐6小时间隔的冬奥高山站点及其周边地区风速预报偏差订正方法研究和对比分析。对于站点订正,首先将RISE系统预测的10 m风速插值到对应的自动气象站站点,然后根据风速等级表归类,针对每个分类单独构建XGBoost模型,每个区间模型合并后形成L-XGBoost,使用均方根误差和预报准确率作为评分标准,结果表明风速归类的L-XGBoost算法订正效果比不归类的原始XGBoost模型有一定提升,说明在传统机器学习中加入归类方法有助于改善复杂山地站点风速预报技巧。对于站点及其周边地区风速订正,本文在CUNet模型基础上,通过引入不同深度的CU-Net子网络,构建了新的算法模型CU-Net++,并考虑了预报日变化误差和复杂地形对10 m风速的影响,以自动气象站为中心构建空间小区域样本数据,对RISE系统风速预报偏差进行订正。试验结果表明,CU-Net和CU-Net++均可以充... 相似文献
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"智能地动"(EarthX)系统是目前国际上唯一实时运行的人工智能地震监测系统.2018年12月起,"智能地动"系统在中国地震科学实验场试运行,实时处理川滇地区123个地震台站数据.该系统利用人工智能技术自动检测、拾取震相进而定位地震,在第一个台站接收到P波后数秒内快速产出地震的震源位置和震级,自发震时刻开始计算,平均定位仅用时28.9 s.此外,系统还使用全波形拟合的方法,在1～3分钟左右快速产出震源机制解和矩震级,而无须任何人工干预.EarthX系统在2020年1月1日至2020年8月4日期间,共记录地震897次,产出M3.0以上地震震源机制解81次.基本实现了3级以上地震的自动定位和震源机制解的产出,机制解的平均产出时间为震后103.8 s,弥补了当前地震监测台网不能产出地震震源机制解的空白.通过EarthX系统的推广应用,可逐步取代传统的地震监测发布手段,将台网人员从繁重的地震数据处理工作中解放出来. 相似文献
374.
地下小尺度散射体的检测和识别对于提高地震勘探的分辨率具有重要意义,目前业界普遍采用绕射波分离及成像方法检测地下散射体,而绕射波成像的质量主要取决于绕射波和反射波波场分离的程度.本文将被动源震源定位问题中常用的时间反转原理引入到地下散射体检测中,首先通过分析被动源和主动源模型反传波场的聚焦状态,验证了时间反转原理应用于地下散射体检测中的可行性;并引入机器学习中的朴素贝叶斯分类算法,给出适用于时间反转散射体检测的分类算法框架,计算模型中每个点成为散射体的概率,最终检测出地下散射体最有可能存在的位置.散射体模型和Sigsbee2a模型的试算结果证实了本文方法在不需对反射波和绕射波分离的情况下,即可实现对地下散射体的检测和定位,同时由于考虑了多次散射的影响,检测结果能准确反映地下散射体的位置. 相似文献
375.
376.
为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。 相似文献
377.
基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range weather Forecasts,ECMWF)模式的预报数据和北京地区气象站点的观测数据,使用两种机器学习算法(线性回归和梯度提升回归树)对站点的体感温度进行误差订正,并采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对预报效果进行评估,进一步与传统订正方法模式输出统计(Model Output Statistics,MOS)得到的订正结果进行对比。结果表明:线性回归、梯度提升回归树、MOS和ECMWF预报得到的平均RMSE分别为3.12、3.06、3.45、4.06℃,即机器学习算法明显优于MOS和ECMWF模式原始预报。机器学习订正方法不仅在平原地区取得了较好的效果,在高海拔站点的订正效果更加突出,为北京冬奥会复杂山地条件下赛事正常运行提供了一定的技术保障。 相似文献
378.
降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解（SVD）与机器学习（多元线性回归、套索回归、岭回归）构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心（EC）模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明:基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。 相似文献
379.
滑坡灾害持续影响着人民生命财产安全和地区社会经济可持续发展,滑坡危险性评价能够为防灾减灾和区域规划提供有效的理论依据。以福建省南平市为研究区,区内1711个历史滑坡灾害点,选择高程、坡度、坡向、曲率、地质岩性、土壤类型、降雨、水系、土地利用类型、公路和铁路共11个影响因子构成基本评价体系。使用Spearman相关系数对各因子进行共线性分析。基于1711个滑坡样本和1711个随机选取的非滑坡样本数据,利用人工神经网络模型对研究区进行了滑坡危险性评价,并利用混淆矩阵和接收者操作特征曲线（ROC）对模型进行验证。结果表明:混淆矩阵精度84.91%,ROC曲线下面积AUC值0.93,说明模型具有较高精度和预测率。使用自然间断法将滑坡危险性分为5个等级,结果表明研究区内危险性最高地区位于延平区和浦城县,顺昌县和松溪县次之,其余地区多为低危险区和较低危险区。研究结果可为当地区域规划和防灾减灾工程提供一定的理论依据和科学指导。 相似文献
380.
内蒙古浩布高铅锌矿床位于大兴安岭南段黄岗-甘珠尔庙成矿带,该带是我国北方重要的铅锌多金属成矿带之一。目前,浩布高矿床闪锌矿微量元素赋存机制尚不清晰,矿床成因类型亦存在一定的争议。本研究采用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)原位微量元素分析手段,结合机器学习方法,对浩布高闪锌矿微量元素组成特征、赋存机制以及矿床成因类型进行了探讨。LA-ICP-MS分析结果表明,浩布高矿床中闪锌矿以富集Fe、Mn、Co、Cu、Se、Ag、Cd、In、Sn等元素,贫Ni、Ga、Ge、As、Mo、Sb、Au、Tl、Pb、Bi等元素为特征。其中,Fe、Mn、In等元素主要以类质同象的方式替代Zn赋存于闪锌矿中,Cu、Ag、Sn等元素含量变化范围较大,可能部分以微粒包裹体的形式存在。In与Cu含量具有一定的正相关,推测In在闪锌矿中富集机理可能为Cu++In■3+2Zn2+。Cd与Fe含量呈一定的正相关性,而与Zn含量呈负相关性,这可能暗示在闪锌矿中Cd主要以类质同象的方式置换Zn元素而非Fe元素。通过穷举闪锌矿微量元素图解发现,... 相似文献