宁波雷电时空分布特征及潜势预报方法探讨     

吕劲文  申华羽  涂小萍  朱宪春  陆鋆  杨小荣  周承 《气象研究与应用》2019,40(2)

利用闪电定位仪资料分析了2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临界成功指数为56.60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。  相似文献   

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究     

杜勤博  吴晓燕  郑素帆  李玥莹  陈欢欢  张宇烽 《气象与环境学报》2019,35(5):70-77

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   

多隐层BP神经网络在模式预报中的简化应用          下载免费PDF全文

沈沉  赵文灿  施金海  高翔  顾松强 《气象与环境科学》2019,42(4):127-132

EC细网格预报效果好,基本满足业务需要,在工作中被广泛应用。为进一步提升预报准确性,做好迪士尼园区的气象服务保障,选取2016年7月至2017年6月1年的2 m温度预报场,24 h预报时效的时间分辨率为3 h,72 h预报时效的时间分辨率为24 h,分别用回归分析法、S型和简化Line型BP神经网络法进行模式释用,与迪士尼气象站观测数据对比。结果表明:阈值为1℃时,对模式结果释用后,均方根误差减少了0.5℃到1.0℃,3—9 h和21—72 h预报时效的准确率由原来的50%和30%分别上升到70%和50%。采用S型多隐层BP神经网络误差最小,不同预报时效释用稳定性最高,同时该释用方法对t_(min)的预报特征把握更精准,释用效果明显优于对t_(max)的预报释用,但迭代计算耗费时间大幅增多,与预报效果的提升不成正比。简化Line型的BP神经网络通过8个半月的数据量和简单的网络模式,捕获了EC预报的特征,不但减小了计算量,大幅缩短了计算时间,而且预报结果也有显著提升,预报稳定性较好,具有广泛的业务应用空间。  相似文献   

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法   总被引：8，自引：3，他引：5  

张野  李明超  韩帅 《岩石学报》2018,34(2):333-342

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。  相似文献   

基于神经网络的页岩微纳米孔隙微结构分析的正则化和最优化方法   总被引：1，自引：1，他引：0  

王彦飞  邹安祺 《岩石学报》2018,34(2):281-288

页岩气成藏机理与页岩内部孔隙结构紧密相关,对页岩孔隙结构的研究成为页岩气勘探开发技术中至关重要的一环。页岩内部不同结构体组分对X-射线的吸收能谱不一样,这样就导致观测数据是由不同页岩组分衰减不同波段的X-射线构成的。经过对CT图像分割,能够获得页岩微孔结构的图像,尤其是获得有机质中孔隙类别、形状、尺寸、空间分布、连通特性。本文利用同步辐射X射线扫描重构的页岩CT数据,研究并设计基于多能CT图像的神经网络图像分割技术和算法,以期得到页岩体三维结构特征及空间分布,可以为建立有机质种类和无机矿物组成与微纳孔隙特征的联系以及最终实现页岩气的资源储量评估和勘探开发提供技术支持。  相似文献   

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘艳鹏  朱立新  周永章 《岩石学报》2018,34(11):3217-3224

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。  相似文献   

水射流破碎南海含水合物沉积物数值模拟研究          下载免费PDF全文

潘栋彬  陈晨  杨林  靳成才  李曦桐  刘书源  陈勇  朱江 《探矿工程》2018,45(10):27-31

为研究高压水射流切割、破碎南海天然气水合物储层的过程,采用著名的LS—DYNA显示动力分析有限元程序,对淹没状态下,水射流破碎海底含水合物沉积物过程进行数值模拟研究,研究了不同射流速度对高压水射流作用下含水合物沉积物破碎效果的影响规律。随着射流速度的增大,冲蚀深度逐渐增大,两者呈线性递增关系。含水合物沉积物冲蚀体积是轴向冲蚀与径向冲蚀共同作用的结果,射流速度越大,对含水合物沉积物的轴向与径向冲蚀作用增强,加大了含水合物沉积物冲蚀体积递增速率。  相似文献   

中国航磁大地构造单元划分   总被引：4，自引：3，他引：1       下载免费PDF全文

熊盛青  杨海  丁燕云  李占奎 《中国地质》2018,45(4):658-680

本文以我国截止到2011年基本覆盖陆域及部分海域的航磁数据编制的全国航磁系列图为基础,以航磁反映的区域磁场和磁性基底起伏特征为依据,汲取主流大地构造观的划分理念,以板块构造理论及大陆动力学思想为指导,以磁场反映的构造特征为切入点,结合重力、遥感、地质资料对中国陆域构造单元进行划分。大地构造单元划分4个级别:一级构造单元为陆块区和造山系,共划分出8个;二级构造单元为陆块、弧盆系和地块,共划分出32个;三级构造单元为盆地、坳陷带(区)和隆起带(区),共划分出85个;四级构造单元为隆起和坳陷,共划分出332个。本划分方案旨在为油气地质构造背景研究及油气勘探提供一份地球物理资料。文中重点讨论了一、二级构造单元界线厘定的磁场依据及与前人划分存在的不同之处,而三、四级构造单元完全依据磁场及磁性基底起伏情况进行划分,并在盆地和坳陷区给出了深度信息,这为油气勘探者提供了必要的技术支撑。同时,借助丰富的航磁信息提示出一些地质构造方面难解现象,供同行专家参考与讨论。  相似文献   

包气带反硝化强度空间分布规律的整合分析          下载免费PDF全文

耿宏志  郇环  李鸣晓  张莹  张军军  席北斗 《水文地质工程地质》2018,(3):146-152

依据1970~2017年间发表的3955篇包气带反硝化强度相关论文,筛选出197组反硝化强度数据,利用整合分析,重点研究了包气带反硝化强度在典型生态类型（水平）和不同采样深度（垂向）的空间分布规律,识别了包气带反硝化强度的主控因素并研究其函数关系。结果表明:水平空间上,包气带表层0~0.5 m反硝化强度的分布特征显著,由大到小排序为:森林（8.03±0.21 mg/（kg·d））、农田（3.54±0.08 mg/（kg·d））、草地（3.38±0.12 mg/（kg·d））、湿地（2.32±0.23 mg/（kg·d））、沙漠（2.15±0.56 mg/（kg·d））。垂向空间上（6 m内）,各生态类型反硝化强度随深度的增加均呈“S”型变化规律。不同生态类型和不同采样深度下包气带反硝化强度的主控因素存在一定差异,主要为黏粒、有机质、全氮、硝态氮、有效磷,并给出了包气带反硝化强度与主控因素的回归方程。  相似文献   

基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用   总被引：2，自引：1，他引：1  

刘振华  范宏运  朱宇泽  柳尚 《中国岩溶》2018,37(1):139-145

复杂岩溶地区的溶洞发育规模受地质构造、地区岩性、地下水动力系统等多种因素的影响,具有高度复杂性和非线性的特征。通过对岩溶区溶洞的赋存规律研究,确定影响溶洞发育规模的控制因素进行定量处理,收集已探明溶洞的样本数据。为克服已有研究对溶洞发育规模定性描述的模糊性,文章利用BP（Back Propagation）神经网络对自组织、自适应特性对数据样本的非线性关系揭示的能力,实现对溶洞发育规模的预测,并基于MATLAB实现BP神经网络结构的设计、训练、预测,其结果表明:BP神经网络模型对溶洞规模预测的精度高、收敛性能好。   相似文献