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1.
利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性.  相似文献   
2.
非洲中东部地区的经济主要依靠自给农业支撑,该地区农业经济对降水的变化尤为敏感.本文以卢旺达为例,观测分析指出卢旺达的次季节降雨主要集中在10-25天;根据次季节尺度降水变率的单点相关方法,发现卢旺达的次季节降水变率和周围区域变化一致;进一步合成结果显示该地区次季节降水变率与异常西风有关,这可追溯到赤道地区西传的赤道Rossby波.最后,本文评估了当前动力模式ECMWF对 卢旺达地区(即非洲中东部)次季节降水变率的预报能力,发现EC模式在对该区域降水和相关风场指数的预报技巧都在18天左右,且预报技巧表现出一定的年际差异,这可能与热带太平洋的背景海温信号有关.该工作增进了当 前对非洲中东部地区的次季节降水变率和预测水平的认知,并且对该地区国家粮食安全和防灾减灾具有启示性意义.  相似文献   
3.
斯里兰卡的雨季发生于5-9月间,主要受西南季风的控制.本文发现该地区的西南季风降水存在很强的次季节变率,主导周期为10-35天.降水的季节内变化与西传的异常气旋有关.进一步,利用S2S比较计划中欧洲中心的数值预报模式(ECMWF)提供的回报试验数据,评估了当今动力模式对斯里兰卡西南季风次季节变化的预报技巧.结果显示,对季风指数的预测技巧超过30天,而对降水指数的预测技巧大约两周,且模式的预报技巧具有明显的年际差异.分析表明,能否正确模拟出大尺度环流对热带对流的响应是影响斯里兰卡降水预测的重要因子.  相似文献   
4.
区域中长期地震危险性数值分析研究,需要对其初始构造应力场有所了解,但目前以及未来一段时期内仍无法直接观测到深部孕震层区域的应力场状况.本文首先基于岩石库仑-摩尔破裂准则,利用青藏高原及邻区百年历史范围内的强震信息,来反演估算该区域的初始应力场.然后,考虑区域构造应力加载及强震造成的应力扰动共同作用,重现了历史强震的发展过程.然而对于初始应力场的反演估算,本文仅能给出区域其上下限的极限值,并不能唯一确定.因此,采用Monte Carlo随机法,进行大量独立的随机试验计算,生成数千种有差异的区域初始应力场模型,且保证每种模型都能令历史强震有序发生,但未来应力场演化过程不尽相同.最后,将数千种模型在未来时间段内的危险性预测结果集成为数理统计结果,据此给出了区域未来的地震危险性概率分布图.初步结果显示未来强震危险性概率较高地区集中在巴颜喀拉块体边界及鲜水河断裂带地区.  相似文献   
5.
基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:(1)邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。(2)对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。(3)对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。(4)改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。   相似文献   
6.
陈豫英  陈楠  任小芳  王勇 《气象》2018,44(1):159-169
提要:利用常规气象观测资料、银川CD多普勒雷达探测资料和ECMWF、T639、WRF、NCEP/NCAR等模式资料,分析了宁夏气象台漏报的2016年8月21日夜间贺兰山东麓历史罕见特大暴雨天气过程的成因,探讨了重大预报误差之缘由和可预报性,结果表明:(1)ECMWF、T639、WRF三种模式均预报宁夏中北部有15 mm以下的降雨,量级显著偏小是漏报诱因;而ECMWF降雨预报结果明显优于其他模式。(2)2016年8月中下旬西太平洋副热带高压持续偏强、位置偏北,21日达最强,在588dagpm线控制下,592dagpm线从宁夏南部东退,受低层切变线、辐合场和低空急流及贺兰山地形的共同影响,引发了宁夏极为罕见的特大暴雨。当地预报员对于极端暴雨事件预报经验匮乏,对副热带高压强盛、位置偏北的极强暴雨环流形势演变了解和认识欠缺。(3)源于东海的中低层偏东气流在西行中形成东南和南风低空急流,并在贺兰山东麓建立一暖性辐合线,由于贺兰山地形阻挡了气流的移动而产生的绕流、摩擦辐合及迎风波抬升,延长了降雨时间,对暴雨的增幅有促进和加强作用,预报中忽视了贺兰山地形对降雨影响。(4)对暴雨预报有效的物理量场θ_(se500)-θ_(se850)0K、θ_(se500)≥337K和θ_(se850)≥337K、K指数≥38℃、LI≤-3、Q_(700)≥12kg·kg~(-1)等指标掌握应用不熟练。分析结果表明:对于8月21日特大暴雨预报员可提前6h确定暴雨落区、订正降雨量级达到暴雨,可做到过程不漏报,但是经订正后的预报无法报出历史罕见的极端暴雨。  相似文献   
7.
为探讨模式产品预报不一致性问题,利用2015年11月—2016年10月业务中常用的GQEC,GQJP及T639模式的12 h降水、2 m温度网格产品,采用跳跃指数定量计算方法,研究了产品在不同区域内跳跃指数变化与预报不一致性问题。结果表明:产品多日平均跳跃指数随预报时效延长而增大;长时效预报比短时效预报跳跃频率大、预报不一致性也大;对比两种要素可知,降水的跳跃指数比温度大,跳跃频率高,预报不一致性大;对比不同模式发现,GQEC不仅跳跃指数值小,且跳跃频率低,预报不一致性小,GQJP虽然跳跃指数值小于T639,但其跳跃频率更高,预报一致性较T639低;产品跳跃频率存在季节差异,夏季降水和温度预报跳跃频率最高而冬季最低,夏季预报不一致性最大。研究还发现:基于跳跃指数的预报不一致性特征与选取的区域大小密切相关,区域越大,跳跃指数和预报不一致性越小;区域内跳跃指数分布特征与地理位置和地形等有关。  相似文献   
8.
针对当前单模式系统臭氧(O3)预报的不确定性问题,提出了一种基于活动区间的多模式超级集成的、高效的预报方法。本研究基于长江三角洲(长三角)地区多模式空气质量预报系统,将改进后的超级集成预报方法(AR-SUP)运用到2015年长三角地区的O3预报中,并与滑动训练期的超级集成预报(R-SUP)、多模式集成平均预报(EMN)、消除偏差的集成平均预报(BREM)对比,结果表明AR-SUP对预报效果的改善最明显,其在暖季和冷季的均方根误差(RMSE)较最优单模式平均下降了20%和23%。将AR-SUP运用到48 h和72 h预报中发现,当预报时效增加时该方法依旧保持较高的预报技巧。多项统计数据均证明AR-SUP在研究时段内所有站点均能显著减小O3预报误差、提高整体相关性和一致性,有效提高当前短期(三天)预报准确率。  相似文献   
9.
利用2011年2-8月逐日降水量序列及东亚地区850hPa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression, MLR)模型,对5-7月江西降水10-30d和50-70d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明:2011年江西降水存在显著的10-30d和50-70d的振荡周期。降水50-70d低频分量延伸期预报技巧明显优于10-30d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50-70d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。  相似文献   
10.
Using real-time correction technology for typhoons, this paper discusses real-time correction for forecasting the track of four typhoons during 2009 and 2010 in Japan, Beijing, Guangzhou, and Shanghai. It was determined that the short-time forecast effect was better than the original objective mode. By selecting four types of integration schemes after multiple mode path integration for those four objective modes, the forecast effect of the multi-mode path integration is better, on average, than any single model. Moreover, multi-mode ensemble forecasting has obvious advantages during the initial 36h.  相似文献   
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