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1.
张建海  张棋  许德合  丁严 《干旱区地理》2020,43(4):1004-1013
开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。  相似文献   
2.
地缘政治风险是影响全球和区域和平、稳定与发展的5大风险之一。如何识别、评估、预测和管理地缘政治风险成为国内外共同关注的问题。国内外学者对地缘政治风险这一术语的定义还不统一。当前地缘政治风险研究,在致险因素分析、风险影响刻画、风险量化与制图等领域都有一些新进展。针对地缘政治风险致险因子的时空差异性和多变性、各致险因子相互影响与反馈机制的复杂性以及地缘政治风险的突发性和不确定性,对致险因素的精准识别,地缘政治风险形成的机理,地缘政治风险监测与模拟等研究成为核心和前沿问题。中国未来地缘政治风险和重要研究方向包括:周边地区地缘政治风险研究;地缘政治风险的定量化与模拟研究;跨学科、大数据、多终端的地缘政治风险集成计算方法与预警服务平台建设;凝炼科学问题,提升对现实地缘政治问题的解释能力。  相似文献   
3.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。  相似文献   
4.
杨兵  侯一筠 《海洋与湖沼》2020,51(5):978-990
基于高分辨率CFSR(climate forecast system reanalysis)风场资料、气候态海洋混合层厚度资料和卫星高度计海面高度异常资料,本文估计了大气风场向全球海洋混合层的近惯性能通量和近惯性能量输入功率,并探究了混合层厚度、风场时间分辨率、经验衰减系数和中尺度涡旋涡度对近惯性能通量和能量输入功率的影响。浮标实测风场和流速表明,本文所用的风场和阻尼平板模型可用于估计风场向全球海洋的近惯性能通量。本文计算得到的大气向全球海洋输入近惯性能量的功率为0.56TW(1TW=10~(12)W),其中北半球贡献0.22TW,南半球贡献0.34TW。在时间上,风场的近惯性能通量呈现各个半球冬季最强、夏季最弱的特征,这和西风带风场的季节变化有关。在空间上,近惯性能通量的高值海域为南、北半球西风带海洋,尤其是南大洋。混合层厚度和风场空间不均匀性使得西风带近惯性能通量呈现纬向变化,即海盆西部强于海盆东部。风场时间分辨率对近惯性能通量的估计至关重要,低时间分辨率风场对近惯性能通量的低估达到13%—30%。阻尼平板模型中的经验衰减系数对近惯性能通量估计的影响不超过5%。中尺度涡旋涡度仅改变近惯性能通量的空间分布,而对全球近惯性能量输入功率的影响可以忽略。  相似文献   
5.
宋程  张永仙  夏彩韵  张小涛 《地震》2019,39(2):135-146
应用改进的图像信息方法, 结合DEMETER电磁卫星的电子温度数据, 对2008年汶川MS8.0地震进行了长时程的回溯性预测研究。 与以往的地震电离层演化图像提取异常的研究相比, 将其回溯的时程延长至震前近11个月, 并向震后延长48 d。 在长期连续的异常扰动演化图中, 出现了两个明显的异常时段, 且在震前2个月短期内异常扰动明显减弱并趋于背景值。 两个时段出现的异常扰动分布位置及其形态以及持续时间皆不重复, 这体现了前兆异常的不易确定, 难以定性及定量识别的特点。 电离层异常扰动特征的长时程研究, 有评估其预测参数和模型可靠性的实际作用, 也为应用中国卫星观测数据服务于地震预报等研究积累经验, 具有借鉴意义。  相似文献   
6.
通过分析墨江5.9级地震前预测意见和预测资料,认为云南地区M≥5.5地震平静异常突出,M≥5.0地震连续间隔时间达200天以上,通海2次5.0级地震震级偏小是震前地震活动异常的显著特征;通海地震的指示意义、前兆异常M≥5.7地震中期和M≥5.0地震短临综合预测指标是判断地震短期可能性的主要依据;1900年以来,通海50km范围内M≥5.0地震后云南地区发生M≥5.0地震优势对应关系和GNSS表征的区域面应变变化特征为地点判定提供了线索。墨江5.9级地震的预测经验及资料的论证丰富了对地震孕育复杂性的认识,为震例积累了新的资料。  相似文献   
7.
最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
鲁小红 《测绘通报》2020,(4):111-115
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。  相似文献   
8.
Knowledge of pore-water pressure(PWP)variation is fundamental for slope stability.A precise prediction of PWP is difficult due to complex physical mechanisms and in situ natural variability.To explore the applicability and advantages of recurrent neural networks(RNNs)on PWP prediction,three variants of RNNs,i.e.,standard RNN,long short-term memory(LSTM)and gated recurrent unit(GRU)are adopted and compared with a traditional static artificial neural network(ANN),i.e.,multi-layer perceptron(MLP).Measurements of rainfall and PWP of representative piezometers from a fully instrumented natural slope in Hong Kong are used to establish the prediction models.The coefficient of determination(R^2)and root mean square error(RMSE)are used for model evaluations.The influence of input time series length on the model performance is investigated.The results reveal that MLP can provide acceptable performance but is not robust.The uncertainty bounds of RMSE of the MLP model range from 0.24 kPa to 1.12 k Pa for the selected two piezometers.The standard RNN can perform better but the robustness is slightly affected when there are significant time lags between PWP changes and rainfall.The GRU and LSTM models can provide more precise and robust predictions than the standard RNN.The effects of the hidden layer structure and the dropout technique are investigated.The single-layer GRU is accurate enough for PWP prediction,whereas a double-layer GRU brings extra time cost with little accuracy improvement.The dropout technique is essential to overfitting prevention and improvement of accuracy.  相似文献   
9.
我国无缝隙精细化网格天气预报技术进展与挑战   总被引:5,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
金荣花  代刊  赵瑞霞  曹勇  薛峰  刘凑华  赵声蓉  李勇  韦青 《气象》2019,45(4):445-457
本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0~4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。  相似文献   
10.
范宇恩  陈静  邓国  陈法敬  刘雪晴  徐致真 《气象》2019,45(12):1629-1641
中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。  相似文献   
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