基于智能物联网技术的天津城市积水监测预警系统     

侯天宇  梁好  霍凯  赵敏  陈子煊  张春莉  苑超 《气象研究与应用》2021,(1):85-89

通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。  相似文献   

新冠肺炎流行病学模型的最优参数化          下载免费PDF全文

Li Zhang  Jianping Huang  Haipeng Yu  Xiaoyue Liu  Yun Wei  Xinbo Lian  Chuwei Liu  Zhikun Jing 《大气和海洋科学快报》2021,14(4):58-62

现如今,新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康.许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考.为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征,许多参数优化算法被用于反演模型参数.本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg-Marquardt(LMA)算法来优化模型参数.使用四个病例数相对较多的国家来验证这一算法的优势:相较于传统流行病学模型模拟曲线过早过快的到达峰值,应用 LMA 的 Statistical-SIR(Statistical-Susceptible-Infected-Recovered)模型可以更好地拟合实际疫情曲线.  相似文献   

2013—2019年宁波市高温热浪对中暑的滞后影响     

鹿文涵  谷少华  孙仕强  张程明  朱宪春 《气象与环境学报》2022,38(1):106-112

高温热浪日趋严重,给居民身体健康带来了重大的威胁。采用2013-2019年6-9月逐日气象观测数据及同期中暑病例数据为基础资料,重点利用分布滞后非线性模型（DLNM）定量分析了宁波市高温热浪对中暑的滞后影响。结果表明：高温热浪（不分等级）引起中暑的单日相对危险度RR值（95%CI）在发生当天达到最大值;累计RR值（95% CI）在滞后0-4 d达到最大值;不同等级高温热浪（一般高温热浪、危害高温热浪和强危害高温热浪）引起中暑的最大单日RR值（95% CI）均出现在发生当天,最大累计RR值（95% CI）都发生在滞后0-3 d;高温热浪引起中暑的单日及累计RR值（95% CI）低龄组（< 65岁）明显小于高龄组（≥ 65岁）,随着高温热浪等级的增加,引起中暑的单日及累计RR值（95% CI）逐渐增高。  相似文献   

长短期记忆神经网络(LSTM)模型在低能见度预报中的应用     

方楠  谢国权  阮小建  任晨平  姜舒婕  张玮玮 《气象与环境学报》2022,38(5):34-41

利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R²=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R²=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R²=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。  相似文献   

基于2种算法的日光温室日均气温预测模型比较研究          下载免费PDF全文

杨义  洪波  李艳莉  杭兴  张锋 《陕西气象》2022,(3):48-52

为科学精准地为温室大棚生产提供气象服务,2020年11月—2021年5月分别在位于陕西省关中的泾阳县和陕北的延川县选择砖墙和土墙两种主要的生产棚型进行了大棚内外气温的对比观测试验,并采用BP神经网络和多元线性回归分析2种算法对不同棚型和晴空条件下的棚内气温进行了模拟预测研究。结果表明： 利用BP神经网络方法建立的预测模型较多元线性回归分析方法的模拟精度更高,BP神经网络方法对泾阳和延川梁家河试验示范园日光温室内气温预测模型拟合优度R2分别达075和077,均方误差分别为192 ℃和190 ℃;控制条件下,砖墙结构比土墙结构日光温室的气温预测精度更高;多云天气条件下模型的预测精度更高。  相似文献   

CMIP6模式对青藏高原多年冻土变化的分析预估     

胡桃  吕世华  常燕  杨明鑫  罗江鑫  程新巧 《高原气象》2022,41(2):363-375

利用国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）多模式的模拟结果,对比观测和青藏高原冻土图评估各模式对当前（1985-2014年）青藏高原与冻土相关气候变量以及多年冻土的模拟能力,并应用多模式集合平均的方法预估了未来4个SSP情景下2021-2040年、2041-2060年、2081-2100年高原多年冻土的变化趋势。结果表明：CMIP6各模式都能够较好地模拟出与冻土相关气候变量的分布特征与趋势,但对于气温的模拟有着较为明显的冷偏差,对于积雪的模拟明显偏大;利用冻结数模型（SFI）计算的当前多年冻土分布与青藏高原冻土图有较好的吻合,1985-2014年的表面多年冻土面积约为134.52×10⁴km²（包含湖泊和冰川面积）;随着气温的升高,21世纪青藏高原多年冻土呈现区域退化的趋势,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,青藏高原东部、南部以及北部边缘地区多年冻土呈现区域性退化,至2041-2060年间多年冻土面积分别减少13.81×10⁴ km²、19.51×1...  相似文献   

北京小海陀山区雪面温度预报模型研究     

李琛  吴进  郭文利  金晨曦  齐晨 《干旱气象》2021,39(4):687-696

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。  相似文献   

基于3种模型的石家庄日最大电力负荷变幅预报效果分析     

《干旱气象》2021,39(4)

基于石家庄2017—2019年逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析日最大电力负荷的变化规律,在分析日最大电力负荷变幅与气象因子及空气质量指数(AQI)的相关性基础上,采用逐步回归、多元线性回归和广义相加模型(GAM)分冬季和夏季建立日最大电力负荷变幅预报模型,将2019年冬季和夏季月资料作为预报效果独立检验样本。结果表明:2017—2019年石家庄日最大电力负荷存在明显增长趋势,电力负荷变幅和气象因子及AQI的相关性具有明显的季节性,冬季与日最大电力负荷变幅呈负相关的因子在夏季与日最大电力负荷变幅呈正相关,反之亦然;3种模型中,GAM模型的预报效果最好,且夏季预报效果好于冬季,在业务应用中,夏季可选取含AQI的GAM模型,冬季应选取不含AQI的GAM模型。  相似文献   

G6高速公路乌兰察布到呼和浩特段路面温度变化特征及预报模型     

贾晓红 《内蒙古气象》2021,(3):31-37

  相似文献   

最佳子集多元线性回归模型在热带气旋风圈变化预报中的应用     

饶晨泓  陈光华  陈可鑫  朱志伟 《气候与环境研究》2021,26(1):115-122

基于最佳路径（IBTrACS）数据集和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的再分析（ERA-Interim）数据,建立了西北太平洋上（Western North Pacific, WNP）热带气旋（Tropical Cyclone, TC）的七级风圈（R17）变化的最佳子集多元线性回归（bs-MLR）模型。首先根据2001～2014年6～11月TC初始半径（R_{17_0}）的第1～25、26～50、51～75、76～100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6～11月的全部TC对模型的预报效果进行检验。结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17（R_{17_12}）进行预报时,当R_{17_0}小于92.6 km及R_{17_0} 在111.1～138.9 km范围内时,模型对于 R_{17_12}的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17（R_{17_24}）进行预报时,当R_{17_0}在111.1～138.9 km范围内时,模式对R_{17_24}的趋势预报的效果较好。整体而言,bs-MLR模型对于R_{17_12}的预报准确性高于对R_{17_24}。  相似文献