DEVELOPMENT AND TESTING OF A SNOWMELT-RUNOFF FORECASTING TECHNIQUE1

ABSTRACT: The snowmelt-runoff model (SRM) was used to produce accurate simulations of streamfiow during the snowmelt period (April-September) for ten years on the Rio Grande Basin (3419 km²) near Del Norte, Colorado, U.S.A. In order to use SRM in the forecast situation, it was necessary to develop a family of snow cover depletion curves for each elevation zone based on accumulated snow water equivalent on April 1. Selection of an appropriate curve for a particular year from snow course measurements allows input of the daily snow cover extent to SRM for forecast purposes. Data from three years (1980, 1981, and 1985) were used as a quasi-forecast test of the procedure. In these years forecasted snow cover extent data were input to SRM, but observed temperature and precipitation data were used. The resulting six-month hydrographs were very similar to the hydrographs in the ten simulation years previously tested based on comparisons of performance evaluation criteria. Based on this result, the Soil Conservation Service (SCS) requested SRM forecasts for 1987 on the Rio Grande. Using the same procedure but with SCS estimated temperature and precipi-tation data, SRM produced a forecast hydrograph that had a r²= 0.82 and difference in seasonal volume of 4.4 percent. To approximate actual operational conditions, SRM computed daily flows were updated every seven days with measured flows. The resulting forecast hydrograph had a R²= 0.90 and a difference in volume of 3.5 percent. The method developed needs to be refined and tested on additional years and basins, but the approach appears to be applicable to operational runoff forecasting using remote sensing data.     

刚玉冶炼电炉烟尘回收的环境意义

电弧炉冶炼棕刚玉过程中产生大量烟尘，排放到大气中严重污染环境。为全面评估刚玉冶炼电炉烟尘对环境的影响，本文对贵州某厂３０００ＫＶＡ及７５００ＫＶＡ两组电炉，采用电收尘及布袋收尘前后的１２个状态和２４个系列进行预测计算与分析，结果表明；采用电收尘或布袋收尘后，电炉周围的大气环境质量显著改善，由三级的恶劣状态变为一级的优良状态。     

建设先进的环境监测预警体系是国家环境安全的需要

建设先进的环境监测预警体系是中国环境保护发展进程中首次提出的新观点,是做好新形势下的环保工作,加快实现三个转变的需要;是全面反映环境质量状况和趋势,准确预警应急突发环境事件的需要;是现代化环境管理工作的需要;是树立负责任大国国际形象的需要;是国家环境安全的需要.     

基于BP神经网络的污染物浓度多模式集成预报

基于中国气象局雾-霾数值预报系统CUACE、北京区域环境气象数值预报系统BREMPS和华东区域大气环境数值预报系统WRF-Chem三个环境气象模式预报产品,利用BP神经网络方法建立多模式集成预报模型.首先通过实验得到BP神经网络的训练函数、隐含层节点数和训练样本长度分别为贝叶斯归一化训练函数trainbr、10和50.随后选取北京、天津和石家庄站点的预报结果检验该模型的预报性能.结果表明：（1）相对于单模式,BP神经网络集成预报的3~72h逐3h污染物浓度和观测之间的归一化平均偏差从-100%~200%降低到-20%~20%,污染物浓度和观测的均方根误差比各单模式降低15%以上,相关系数从0.1~0.8提升到0.3~0.85之间,说明其预报结果优于各单模式.（2）2016年AQI等级评估表明,集成模型预报的北京轻度和中度污染的TS评分分别比CUACE提高22%和10%,在天津重度污染的空报率和漏报率分别降低31%和25%.（3）2016年12月份的重污染过程评估发现,集成模型预报的PM_2.5浓度的演变趋势和实况基本相符.     

灰色预测模型GM（1,1）在地面水质预测中的应用

本文将地面水质视作灰色系统,对某河段的化学耗氧量(COD),生化耗氧量(BOD_5)用灰色预测模型GM(1,1)进行建模、预测。最大误5.2％,平均误差小于0.2％,模型精度高。建模需要的数据较少,对数据的分布无特殊要求,方法和计算简单,实用价值大,是地面水质预测预报的一种有效方法。     

基于修正组合模型的青海省城市需水量预测

根据城市用水量系统具有非线性和随机波动性的特点,为了充分发挥组合灰色神经网络预测模型能够综合单变量预测及非线性处理的优势,同时降低组合权系数计算方法的不确定性对模型预测效果的影响,论文提出了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型。将其应用于1980—2009年青海省城市用水量序列的拟合分析,并预测其2010、2015以及2020年的城市需水量。结果表明:基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型预测结果的误差更小,精度更高。     

福建省台湾入境游客市场预测模型分析

随着海峡两岸旅游区的发展,对台湾旅游市场进行预测可以更好地帮助福建省制定对台旅游发展战略和市场开发模式。通过对目前较为实用的两种预测模式——回归分析和灰色预测进行分析比较得出指数模型在游客预测中的优越性,从而得出相应的预测模型。对未来几年游客量进行预测,从定量分析的角度对福建省开展对台旅游提出依据。     

我国城市O3污染的数值预报试验研究

为在我国开展城市O₃污染预报,新近发展了一个O₃污染数值预报模式系统.它由物理、生态过程模式(包括污染源模型,下垫面参数化模型,中尺度-α气象模式,中尺度-β气象模式,湍流统计量参数化模式和干湿沉积模式)和高分辨O₃化学模式(HROM)组成.用该系统对重庆、广州和济南市的O₃污染作了24 h实际预报试验,结果表明:预报与实测O₃质量浓度之间有相当好的一致性,API指数平均预报准确率超过85%;城市O₃质量浓度表现出明显的日变化、空间分布的非均匀性和地区差异;NO₂是O₃的一个重要前体污染物,它们之间呈好的负相关.      

基于案例推理的我国石油企业海外突发事件应急物资需求预测

随着我国石油企业海外业务不断发展,海外突发事件频发,对我国石油企业应急管理提出了更高的要求,作为应急管理重要组成部分的应急物资需求管理也成为关注的重点.但是海外环境的复杂性、不确定性等使得企业很难预测应急物资需求,为此将案例推理引入到石油企业海外突发事件应急物资需求预测中,通过建立案例库,以在发生新的突发事件时,检索案例库中与目标案例相匹配的案例,并依据匹配案例的结论,进行新案例的物资需求预测.     

废石-尾砂高浓度料浆的流变特性及屈服应力预测模型

为了研究矿山粗骨料(废石)充填的新模式,达到矿山绿色生产的需求.首先在大量试验的基础上给出了粗骨料料浆的高浓度特征.其次对大红山铜矿的废石与尾砂进行级配分析,选用最优配比m(废石)∶m(尾砂)为6∶4进行流变试验,分析其流变特性.最后应用双因素方差法分析了水泥添加量与质量浓度对屈服应力的影响.结果表明,废石-尾砂高浓度料浆属屈服-假塑性体,水泥添加量对屈服应力的影响更显著,屈服应力与水灰比及骨料体积分数存在定量的关系.在此基础上,建立了屈服应力的预测模型,预测结果的误差在5％以内.