新疆20年生态系统净初级生产力研究

针对中国西部新疆干旱区特有的气候一植被特征,利用卫星遥感技术对干旱区进行光合作用植被和非光合作用植被区分和解析,通过对于旱覆被植被灌层结构解析.解决植被区系差异和环境背景干扰问题.并参考国际上GLO-PEM、CEVSA和CASA遥感--生态模型,助生态遥感反演的物理分析,初步构建基于遥感与生态过程的适用于干旱区的光能利用率模型NPP-GPEM.并以新疆陆地生态系统为例,利用AVHRR/NOAA 气象卫星遥感数据和气候资料估算了1981到2000年新疆陆地生态系统Ikm分辨率的年净第一性生产力.同时对之进行了时空变化探测分析.模拟检验结果精度较好,生态系统碳吸收的空间异质性特征明显.结果表明,利用干旱区植被生理特征的光能利用模型.模拟结果较为合理,为将NPP-GPEM模型应用到干旱区生态系统研究做了-定的探索.也试图为干旱区陆地生态系统碳循环研究提供新的思路.     

干旱区区域土壤盐渍化监测研究进展及其未来热点

土壤盐渍化是干旱区农业生产的重要障碍,威胁着绿洲生态环境的稳定。监测土壤盐渍化动态,掌握盐渍化土壤的分布规律,探索盐渍化的发生发展机理,总结土壤盐渍化的研究方法,对干旱区农业生产活动和生态安全稳定具有重要意义。盐渍化的发展变化不仅受到自然环境的强烈作用,同时也受到人类活动的深刻影响。随着人类活动的加剧,盐渍化问题日益突出,因此本文在中外关于土壤盐渍化研究的基础上,系统总结了我国干旱区区域土壤盐渍化监测的主要方法,为土壤盐渍化监测、预报和调控的方法与理论提供了补充,同时也提出了当前干旱区区域土壤盐渍化监测研究存在的问题,以及强调了今后面向区域农业生产迫切需要开展的四个领域的研究,为确保土地利用的可持续性,构建和谐的人地关系提供了决策参考。     

基于神经网络集合预报的台风路径预报优化

针对目前台风路径预报研究中存在的预报精度不高、预报时次高耦合等缺陷,提出了一种基于神经网络集合预报的台风路径预报优化模型。运用混合模式集合预报思想和反向传播的多层前馈训练机制,充分挖掘数据特征,解决了单集合预报的固化性问题和单神经网络预报模型的随机性问题,为现有台风数值预报方法和人工智能技术的结合提供了新思路。以2018年活动在西北太平洋、南海地区的台风为样本进行对比实验,结果表明,60 h内的预报精度均得到了提高,一定程度上反映了该模型的实际应用价值。     

高阶常微分方程的动态演化建模

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ARMA模型来实现一维时间序列的建模和预报．设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法,用遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,边收集数据边建模边预报,首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化．两个时间序列的应用实例表明采用此算法可获得较好的实时预报效果．     

故乡河流量重建及分析

本文主要对新疆哈密地区故乡河用已获得的树木年轮年表资料与水文实测年径流资料重建其300年历史平均流量,通过谱分析、方差分析着重研究了树木年轮受哈密地区气候的影响以及气候与河流长期丰枯变化相对应的结果,并用周期叠加的方法对故乡河年平均流量进行了后三十年的长期水文预报。在水资源研究方面同最近的水资源研究成果作了进一步比较,对重建序列年径流统计参数进行了估算。     

基于支持向量机的多因子风速预测

针对目前数值模式预报的风速普遍存在小风预报偏大、大风预报偏小的问题,本文基于支持向量机的方法,结合WRF模式预报和自动观测站的实况数据资料,建立多因子SVM风速预测模型,对渔业避风港锚地风速进行预测修正.实验结果表明,新模型预测的风速和实际风速基本一致,相关性达到了99%,很好地表达了风速与WRF模式预报因子之间的非线性关系,验证了该模型能改进WRF模式输出的风速数据.与仅利用历史风速的非数值SVM和LSSVM风速预报的结果进行比较,进一步证实了多因子SVM风速预测的优越性.     

基于小波神经网络的东江流域径流模拟多模型比较研究

东江流域为香港及广州等特大城市的重要水源地,水文过程模拟及预测对流域水资源开发与管理具有重要理论与现实意义.本研究针对小波神经网络中最佳母小波和最佳等级选择问题,在与传统模型比较基础上,研究得出东江流域径流模拟的最佳小波神经网络模型,并以此进行东江流域的径流预测分析.结果表明:1)选择恰当的母小波可以有效捕捉信号统计特征,该流域蒸发量、降水量、温度和湿度的最佳分解母小波分别为Db4,Sym2,Db9及Db4小波,其小波分解最佳等级为5;2)小波神经网络作为新型混合优化模型,在母小波选择和分解等级确定后,经东江博罗站径流模拟分析,确定为东江流域最佳小波神经网络模拟模型.该研究用于东江径流的预测,效果在满意范围内.     

基于基数排序及属性约简的雷电预报因子提取方法

雷电预报因子筛选是构建雷电预报模型的关键,也是提高雷电预报准确度的一个瓶颈问题。本文提出了一种基于粗糙集正域属性约简的雷电预报因子提取方法,该方法采用基数排序方法快速求解决策表的正域,引入可分辨度概念度量属性的重要性,提出了基于可分辨度的核属性与非核属性的提取方法,设计了相应的面向雷电预报因子提取的属性约简算法。真实气象数据集测试结果表明,该方法能有效提取最小集合的雷电预报因子,并较以往方法具有更好的性能。     

用MAPKOB链模拟月径流系列的尝试

水文统计中的月径流资料是非常重要的。月径流系列是一随机过程，由于水文现象的复杂性，难以用准确的分布函数来描述。但作出某些合理手假设后，可将其变为符合各态历经定理的平稳随机过程。用Ｍａｐｋｏｂ自回归模型可以生成人工月径流系列，以满足规划、设计等方面的要求。本文以三屯河为例，用Ｍａｐｋｏｂ模型模拟了该河的月径流系列。     

一类流行性传染病生态模型的摄动解

研究了一类流行性传染病.描述了传播动力学的生态模型.利用摄动的方法,得到了相应模型的渐近解,再利用微分不等式理论,证明了得到的渐近解的一致有效性,从而可以对相应模型的状态作出预报和控制.     

曹娥江径流特性及其对河口冲淤的影响

曹娥江径流具有浙闽山溪性强潮河口的若干特征,径流年际、年内变幅较大,洪水暴涨暴落,洪枯比极大,年内存在两个汛期,即梅汛期和台风汛期. 根据曹娥江径流特性,本文讨论了曹娥江河口河床洪冲枯淤变化特性,径流对潮汐大小的间接影响以及径流对曹娥江口门外主槽出口方向的影响.     

基于WRF数值模式的SDAE-SVR风速预测模型研究

风速预测是风力预报中的核心与基础, 采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting, WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题. 为了提高风速预测精度, 提出了一种基于深度学习和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)相结合的风速预测模型. 该模型以WRF模式预报输出的多种气象变量为基础, 结合气象自动观测站传感器的实测风速, 引入堆栈降噪自动编码(Stacked De-noising Auto-Encoder, SDAE)深度网络来学习样本数据中隐含的深度特征, 然后将该深度网络最后一层输出的深度特征置入回归器SVR中, 利用SVR良好的回归预测性能对WRF模式预报的未来1h风速进行预测订正. 结果表明: 所建立的SDAE-SVR风速预测模型具有较高的风速预测精度, 在对典型日的WRF模式预报未来1h风速的预测订正中, 其平均百分比误差与均方根误差仅为8.28％与0.8 066 m·     

基于FOA-FSVM的RF模式台风期阵风精细化预报

For the sake of improving the accuracy of forecasting wind speed during typhoon strike in WRF model forecast, a new method for precision forecasting of typhoon wind speed is proposed by combining the data collected from the WRF model forecast and an automatic observation station. The method incorporates many factors influencing the typhoon wind speed. The wind speed which is obtained using the traditional human prediction produces large error when compared with actual wind speed. To address this issue, a fuzzy support vector regression model for wind forecasting is built. Considering the fact that the fuzzy support vector regression model is not adequately efficient in determining the punishment factor and kernel parameter, the fly optimization algorithm is introduced into optimizing the parameters of the fuzzy support vector machine. According to the characteristics of the wind speed regression, the fruit fly optimization algorithm is developed in three dimensional space, combining with the enhancement factor γ for improving the global optimization ability of traditional fruit fly optimization algorithm. The results show that the forecasting wind speed and the actual one is in good agreement with each other, and the correlation is as high as 99％. The presented method of wind speed prediction provides higher accuracy than that of traditional FOA-FSVM model and FOA-SVM model.     

基于因素分析和SVM模型的江海联运运量预测方法

鉴于江海联运运量受众多因素的影响, 为了解决江海联运运量预测问题, 先对江海联运运量影响因素进行分析, 再用灰色关联度分析筛选出其中的典型因素. 在此基础上应用粒子群算法优化的支持向量机建立江海联运运量预测模型, 应用于宁波港域江海联运量的预测. 结果表明, 该模型与传统时间序列预测方法相比具有较高的拟合度和预测精度, 为解决江海联运运量等多因素非线性系统预测提供了一条新的途径.     

汉江下游武汉段河漫滩沉积物吸附磷的特征

研究了汉江下游武汉段河漫滩7个沉积物的吸附特征及温度和扰动强度对磷吸附等温线的影响，用改进的Langmuir模型和Freundlish模型对实验吸附数据进行拟合，可得到最大吸附容量（Qmax）、原有吸附可交换态磷（NAP）、临界磷平衡浓度（EPC0）和固-液分配系数（Kp）的值．结果表明，改进的Langmuir模型更适用于描述汉江河漫滩沉积物的吸附特征，其物理意义更明确；Kp与Qmax呈较好的线性关系；沉积物吸附和解吸磷能力与温度变化一致；沉积物在等温吸附磷过程中，固体浓度效应在强扰动强度（200r／min）时最强。弱扰动强度（150r／min）时次之，中扰动强度（100r／min）时最弱．     

城市低影响开发对雨水径流氮污染物的控制效应—以宁波海绵城市试点区域为例

为定量评估城市低影响开发的环境效应, 以宁波海绵城市建设试点区为例, 通过构建研究区SWMM模型, 研究不同降雨强度下16种低影响开发情景方案对雨水径流量、氨氮(NH3-N)、硝态氮(NO3-N)和总氮(TN)等氮污染物控制的效应. 结果表明, 生物滞留池、透水铺装单项技术及其组合方案对雨水径流量的削减率分别介于3.41%~41.83%、1.08%~27.77%和5.59%~51.13%; 低影响开发对各种氮污染物的削减作用与降雨强度、设施种类及面积有关, 生物滞留池对径流量和氮污染物的控制效应强于透水铺装; 在小降雨事件(<)中, 低影响开发技术对NH3-N、NO3-N和TN均具有较高的控制效率, 当降雨强度增大时控制效率较低, 但污染物的削减总量较大; 当研究区海绵设施面积为2时, NH3-N、NO3-N和TN的污染负荷削减率分别高于28.62%、32.42%和24.82%.     

台州市夏季高温特征和短临预报探讨

利用常规探测资料和逐日模式预报资料分析台州市夏季高温的时空分布特征及其短临预报方法,结果表明：（1）台州各地夏季高温日数呈现了一定的年际、地域变化特征.年际变化南部小,中北部大;20世纪50年代以来,台州高温日先减少后增加,夏季高温日存在10~16 a的年际振荡周期,南部洪家、温岭2站90年代后期以来出现明显的2~5 a周期振荡;高温日数由西北向东南递减,极端高温分布总体上由内陆向沿海递减.（2）浙江省气象台数值预报系统平台提供的WRF、NCEP、T639、ECMWF和JAPAN5家模式,以ECMWF和NCEP为最佳;各家模式预报都习惯性偏低,其中最高温预报偏低比最低温预报偏低明显;低温、高温预报应分别根据月份和日照情况调整模式误差.（3）根据模式预报和当日实况气温建立线性回归方程预报当天高温,预报误差较小,即在上午8：00就可较准确地判断当日最高气温.     

多情景降雨-径流的巫山县公路洪灾预警研究

暴雨情景下,山区径流水位突涨、流速与流量骤变等易发生公路洪灾,对人民生命财产安全造成巨大威胁。以巫山县为例,在不同强度降雨阈值下对降雨-径流水文参数指标进行量化处理,全面分析了降雨与水位、流速、流量之间的关系,并在多情景降雨下,基于公路洪灾孕灾指标,构建了公路洪灾预警模型。研究结果表明：山区径流水位变化幅度大于流速,而在大暴雨及特大暴雨情景下（降雨临界值185 mm）,流速变化大于水位,在不同降雨阈值下,等级较低的河流更易发生公路洪灾,其水位空间变化更剧烈、效应范围更广;而流量与水位变化则对等级较高的径流影响更大,且河流等级越高变化越明显;巫山县公路洪灾易发程度介于轻度与重度之间,东北与西南部区域公路洪灾易发性强,且较为集中,西南部、东部与中部,公路洪灾易发程度介于重度与中度之间,西北部、中部与南部区,介于轻度与中度之间。该研究结果可为山区公路洪灾防治提供决策依据。     

多情景降雨-径流的巫山县公路洪灾预警研究

暴雨情景下,山区径流水位突涨、流速与流量骤变等易发生公路洪灾,对人民生命财产安全造成巨大威胁。以巫山县为例,在不同强度降雨阈值下对降雨-径流水文参数指标进行量化处理,全面分析了降雨与水位、流速、流量之间的关系,并在多情景降雨下,基于公路洪灾孕灾指标,构建了公路洪灾预警模型。研究结果表明：山区径流水位变化幅度大于流速,而在大暴雨及特大暴雨情景下（降雨临界值185 mm）,流速变化大于水位,在不同降雨阈值下,等级较低的河流更易发生公路洪灾,其水位空间变化更剧烈、效应范围更广;而流量与水位变化则对等级较高的径流影响更大,且河流等级越高变化越明显;巫山县公路洪灾易发程度介于轻度与重度之间,东北与西南部区域公路洪灾易发性强,且较为集中,西南部、东部与中部,公路洪灾易发程度介于重度与中度之间,西北部、中部与南部区,介于轻度与中度之间。该研究结果可为山区公路洪灾防治提供决策依据。