影响我国的台风活动与厄·尼诺现象的联系

一、概述西北太平洋是全球台风活动最活跃的海区之一。该海域台风发生次数的年际振动很大,多、少台风年之间相差数倍。这对于我国东部沿海地区夏半年的旱、涝,灾害性天气气候具有重要影响。关于西北太平洋台风活动的长期变化规律及其基本原因的研究,一直受到我国气象工作者的注意。GARY(1984)在研究厄·尼诺现象以及准两年振荡(QBO)对大西     

基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型

以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23。对比分析RBF神经网络与BP(Back Propagation)神经网络的预测结果,表明RBF神经网络预测结果更准确、精度更高。     

基于遗传—神经网络方法的广西台风灾害评估模型研究

选取1981—2018年影响广西且灾情记录比较完整的86个台风样本,基于台风灾害伤亡人数、直接经济损失划分灾情等级,选取致灾因子,利用遗传算法与神经网络相结合的方法建立广西台风灾害评估模型。结果表明：选取的台风灾害致灾因子与台风灾情等级之间具有显著的相关性,构建的遗传—神经网络集合预报模型对台风灾情预估效果较好,训练样本拟合一致率为86.1%,测试样本预报准确率为71.4%,其中严重和较重的台风灾情等级预报结果与实况基本一致,较轻等级的预报准确率达83.3%。     

水化硅酸钙动态力学性能的分子动力学模拟研究

对水泥主要水化产物——水化硅酸钙的力学特性进行了分子动力学模拟。采用Hamid 1.1纳米托贝莫来石作为水化硅酸钙的初始结构,通过分子动力学模拟,获得水化硅酸钙的拉伸和压缩应力应变关系,并考虑了应变率和原子数对力学特性的影响。分子动力学模拟研究发现,计算峰值应力、峰值应变都较宏观试验结果高出很多;拉伸峰值应力较压缩峰值应力要小;峰值应力、峰值应变和弹性模量随着应变率的增加而增加,随着模拟晶胞体积（原子数）的增加而降低。研究表明采用分子动力学模拟能获得原子尺度水化硅酸钙动态力学性能,为揭示水泥基材料动态力学性能微观机理奠定了基础。     

基于能量平衡的多年冻土区公路设计理论研究

青藏公路长期研究表明,青藏高原多年冻土公路工程空间效应敏感,主要表现为公路空间效应直接改变下伏冻土地基的天然能量平衡状态,继而引发一系列工程病害. 针对这一工程问题,提出多年冻土地区公路能量平衡设计理论,研究公路工程建设引发的多年冻土地基能量变化状态,平衡自然环境变化和工程建设等导致的外界“有害”能量导入与工程处置措施对冻土地基中“有害”能量导出之间相互关系,从空间和时间两个维度分析多年冻土地区公路工程的能量平衡过程. 据此,作为多年冻土公路工程的设计依据,将为青藏高原高速公路的科学设计提供理论支持.     

多年冻土区路基尺度效应对路面结构力学响应的影响

为了研究不同尺度路基融沉作用对路面结构层力学响应的影响,建立了基于热力耦合理论的有限元模型,系统研究不同路基尺度工况下,融沉作用对不同厚度路面、不同材料基层的力学分布规律影响. 结果表明：相同的融沉条件下,整体式路基较分离式及二级路基,变形分别增大45%、64%,应力增大17.5%、21.7%. 高速公路面层由于路基较宽,地基融沉更容易向上传递,进而导致面层底部应力增大,最终造成面层的破坏. 因此,路面设计过程中保证一定的面层厚度,并采用柔性基层减小模量,可有效以降低层底应力水平,并防止基层裂缝向上反射.     

青藏公路工程活动对沿线植被覆盖的影响

利用2000-2012年的MODIS 增强植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）数据,结合研究区3个气象台站长期的气象数据,分析了青藏公路沿线植被变化总体趋势,以及不同整修措施对周边植被覆盖带来的不同影响.通过实地考察,选取了16个受工程活动影响的典型路边样方,3个铁路边样方和8个远离公路铁路的自然样方,对比路边和自然样方,分析植被的自我恢复能力以及4个主要影响因子.结果表明：青藏公路沿线植被覆盖变化是在整个气候变化的背景下,叠加了工程活动的影响.植被的恢复能力与其所在路段的地形、植被覆盖度、气候条件、以及工程活动的强度均有关系,抑制植被生长的因素越多,植被恢复越慢.     

基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型

用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。     

青藏公路普通填土路基长期变形特征与路基病害调查分析

基于长期监测系统2004－2011年现场监测数据,系统分析青藏公路近年来冻土路基变形特征及路基病害原因。结果表明,目前青藏公路普通填土路基变形主要以融沉变形为主,且沉降变形仍将继续发展。根据路基各部位变形速率的差异性,可以将路基变形划分为均匀与不均匀变形两大类。路基平均沉降速率在2～55 mm/a之间,河流沟谷地带路基变形速率最大,山区路基变形速率次之,其他地貌区路基变形速率最小。路基纵向变形对路面影响较大,主要形成波浪等病害,对道路行车舒适性与安全性有较大隐患。路基横向变形主要产生路基纵向裂隙病害,导致路基向变形较严重一侧坍塌,对路基整体稳定性有较大影响。通过2012年对青藏公路路基病害的调查研究发现,青藏公路多年冻土区路基优、良、中、次、差的比例分别为57.39% 、28.12%、9.71%、4.60%、0.17%。通过对青藏公路普通填土路基长期变形特征的分析,期望为青藏公路的整治维修提供参考,同时为未来青藏高速公路的设计和维护提供依据。     

定性和定量长期预报模型的综合分析

根据相同的 50 0 h Pa和海温场预报因子 ,利用神经网络灵活可变的拓朴结构 ,分别构造了定性和定量的降水长期预报模型。并在同等条件下 ,建立了逐步回归预报方程。通过对比分析表明 ,这种定性和定量相结合的神经网络综合预报分析方法 ,是增强预报结果可靠性和稳定性的一种有效途径。该预报建模方法具有比较合理的分析依据 ,值得进一步探索、应用。