灰色系统理论在海堤沉降预测中的应用   总被引：8，自引：2，他引：6  

臧德彦 《测绘工程》1999,8(2):50-54

利用灰色系统理论,对秦山核电站一期海堤沉降进行了预测,以较少的观测样本建立了新陈代谢数列,经后验差检验,观测精度达到一级。由此证明,用ＧＭ（１,１）模型进行预测,建模方便,预测精度高,在大型建筑物变形监测中有较大的实用价值。  相似文献   

地震前地震活动周期谱特征及其应用   总被引：6，自引：1，他引：5       下载免费PDF全文

宋治平  梅世蓉  尹祥础  武安绪  薛艳  罗贵安 《地震学报》1999,21(4):387-393

在对最大熵谱方法进行检验的基础上,应用这一方法,通过对24次6级以上地震的地震活动增强区内地震活动度的周期谱特征进行研究,得到如下认识:① 在孕震过程中,地震活动增强区内的活动在不同阶段,表现出的周期谱不同．正常时段的周期谱长周期与短周期并存,而震前阶段只存在短周期（平均为长周期的43％左右）,长周期消失;② 震前出现短周期的时间与震级有关．8级地震一般为震前数十年乃至上百年,7级地震一般为30年以上,而6级地震一般为20～30年．对于同震级地震,其出现短周期的时间还因地区的不同而不同,一般华北地区较西部地区长．应用坚固体孕震模式对以上特征进行了初步分析,提出了运用最大熵谱方法进行强大地震的趋势预测思路,并将此思路应用于实践,对云南武定6.5级和丽江7.0级两次地震进行了预测尝试．从而为6级以上地震的趋势预测提供了一种途径．   相似文献   

Bayes判别分析法与地震短临预测   总被引：5，自引：0，他引：5  

王晓青  石绍先  丁香 《地震》1999,19(1):33-40

建立了一套完整的Bayes判别分析方法,并提出了明确的衡量综合预测结果所冒风险大小的风险代价比Kdn该方法可用于不同时间尺度的地震综合预测。选取云南地区1994～1996年的水氡观测资料,采用X2统计检验法识别前兆异常,利用Bayes判别分析方法对云南地区的强震活动性进行了内符检验和外推预测。在风险代价比Kdn取4的情况下,内符检验的R值可达0．54,外推时空占有率0．07,获得了满意的效果。  相似文献   

陕西勉略宁地区致矿地质异常场结构及找矿预测   总被引：4，自引：0，他引：4       下载免费PDF全文

陈守余  胡光道  周宗桂 《地球科学》1999,24(5):472-475

陕西勉略宁“三角区”构造块体呈楔状夹持在秦岭微板块,扬子陆块和松潘甘孜褶皱带之间,目前已探讨明多种矿产,成矿作用 了自新太古代以来不同构造体抽下的多次构造,岩浆热事件和变质变形的复杂的地质作用,使致矿地质异常场结构复杂化。  相似文献   

谢通门地震窗活动频次与强震对应关系     

土登次仁  格桑尼玛  格桑卓玛  益西拉姆  次仁多吉 《地震地磁观测与研究》2020,41(2):31-36

采用西藏测震台网记录的2008年1月—2018年12月谢通门区域定位地震,系统分析该区M_L1.5以上地震频度变化及与附近强震的对应关系,发现地震台站建设密度对谢通门地震窗监控能力影响较大,故从2008—2011年和2012年7月—2018年12月2个时段予以分析。分析发现,2012年7月开始,谢通门地震窗小震活动水平在每月20次范围内随机波动,当超过20次以上(含20次)即异常高值出现或结束后1.5年内,在半径100 km以内具有发生M_S 5.0以上地震的可能,在半径1 000 km以内具有发生M_S 6.5以上强震的可能。  相似文献   

走向21世纪的地壳形变学--对大陆动力学与地震预测的新推动   总被引：2，自引：2，他引：0  

周硕愚 《大地测量与地球动力学》1999,19(1):1-13

监测和预测地震等自然灾害的需要,促进了大地测量学和地球物理学等学科的相互交融.经过30余年的探索,一门地学前沿交叉新学科--"地壳形变学"已初步形成.地壳形变学已拥有空间-地面-深部立体测地系统,具有在多种空间尺度内精确测定现今地壳运动(秒～数十年)和灾害孕育过程的空前强大能力,从而可望击破长期制约现今地球动力学和地震预测的地球空间信息的"瓶颈".在21世纪,地壳形变学将成为推动大陆动力学和地震预报的主要科技动力之一,推进精确定量测定大陆动力学现今过程,限定现今大陆动力学性质并在验证解释地质学模型诸方面发挥特有作用.它将促使地震预测摆脱"粘滞状态",由"经验预测"走向"图像动力学预测";在揭示大陆地震孕育时空过程、判定地震大形势、划定危险区、搜寻和跟踪震源动力学演化过程及研究动力学响应耦合等方面作出新贡献.  相似文献   

夏季亚洲对流层中上层温度年际变率的预测水平评估及其在我国东部降水预测中的应用     

张丽霞  周天军 《大气科学》2020,44(1):150-167

夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。  相似文献   

BCC第二代气候预测模式系统对2015年一次寒潮过程的预报能力评估   总被引：1，自引：0，他引：1  

陶潘虹  张耀存  孙凤华 《气象科学》2020,40(2):191-199

利用BCC第二代气候预测模式系统(BCC_CSM2)的回报试验结果,评估了BCC_CSM2对2015年1月27—31日一次强寒潮过程的次季节预报能力,结果表明:(1)此次寒潮过程主要由新地岛以西的短波槽不断东移发展而形成的,模式能够提前10 d较好地预报过程期间降温以及高空环流形势,相关系数、距平符号一致率以及均方根误差都定量表明模式在10 d左右具有较好的预报能力,但是对降温程度的预报能力随起报时间的延长逐渐降低;(2)为了探讨随起报时间延长模式预报能力降低的原因,从位势倾向方程出发,分析相对涡度平流和温度平流随高度变化发现,在模式提前10 d之内的预报时段内,模式预报的相对涡度平流和温度平流随高度变化与再分析资料的诊断结果基本一致,能够合理预测短波槽的东移和槽脊的强度变化,当预报超过10 d后,模式中相对涡度平流的配置不利于短波槽的东移,模式预报的低层出现暖平流,并随高度增加而减小,不利于槽的加深,使模式预报的环流形势产生偏差,导致模式预报能力降低。  相似文献   

基于年际增量法的华西秋雨预测模型建立及检验     

王春学  郑然  李栋梁  唐红玉  马振峰  茅海祥 《气象科技》2020,48(6):855-861

利用1962—2018年华西地区301个气象台站秋季降水量资料和国家气候中心整理的130项气候系统指数，采用年际增量法建立了华西秋雨预测模型。首先通过相关分析挑选了4个与华西秋雨年际增量前3主模态密切相关的影响因子，进而采用多元线性回归方法进行建模，拟合时段和后报时段分别选为1962—1991年和1992—2018年。华西秋雨年际增量前3主模态累积值的预测模型通过了α=0.01的显著性水平检验，表明该模型具有较高的拟合预测能力。然后用相同的预测因子分别建立华西地区301个气象站点的华西秋雨年际增量预测模型，大部分模型都通过了显著性检验。用PS评分指标对预测效果进行检验，结果显示后报期年平均PS评分达74.5分。从空间分布来看后报期大部分站点的PS评分都超过60分，其中四川盆地南部、贵州东部和湖南西部等地超过80分。与华西各省和国家气候中心发布的近6年秋季降水预测PS评分进行比较，发现模型后报结果有显著优势。总体来看，用年际增量法建立的华西秋雨预测模型具有较高的预测技巧和实际应用价值。  相似文献   

GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验     

邓新民  张明  邹长武 《成都信息工程学院学报》2002,17(4):265-268

对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM（1，1）模型，分别用加速遗传算法（AGA）和最小二乘法（LSM）对模型参数求解。结果表明：对平稳变化数据序列，两种方法建立的预测模型的拟合优度和预测精度无显著差异；对变化幅度较大的非平稳数据序列，基于AGA的GM（1，1）模型的拟合优度和预测精度高于基于LSM的GM（1，1）模型的拟合优度和预测精度。  相似文献