基于CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型的东北夏季降水预测

针对传统时间序列模型无法有效预测模态混叠数据的不足,本文提出了一种基于CEEMDAN-SE-ARIMA的组合模型,并且对东北地区2016—2020年夏季降水量进行了实证分析。首先,基于完全自适应集合经验模态分解方法,将降水时间序列分解为多个本征模态分量,并根据不同分量样本熵的计算结果进行分量序列重构。然后,针对每一个重构分量,构建自回归移动平均预测模型。最后,将各分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。此外,还构建了ARIMA单一模型和其他组合模型,旨在与CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型对比。结果表明:CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型考虑了时间序列的模态混叠特征,能有效提高东北地区夏季降水时序模型的预测能力,具有良好的预测应用价值。预测结果较单一模型和其他组合模型均有所提高,MASE降低了0.02~0.91 mm,RMSE降低了0.80~130.49 mm,MAE降低了2.52~129.84 mm,MAPE降低了1.08~35.53 mm。CEEMDAN-SE-ARIMA模型在降水变率较小的西北部区域预测效果更好,对东南部区域的极值分布中心预测较为准确。

中国南方6省1月份降水和极端低温的分布特征

采用中国南方湖南、湖北、贵州、广西、江西和安徽6省近50 a 1月份降水和气温资料,运用正交函数分解法和SYM8小波分析了它们的时空分布特征,并对极端低温的区域均值进行了广义极值模型拟合,同时研究了降水与气温的相关性。结果表明,该地区1月份降水量主要有全区域分布型和南北分布型,极端低温主要有全区域分布型、南北分布型和东西分布型。1月份降水量的全区域总和以及南北部差值都有先增后减的趋势。全区域的极端低温缓慢增长,南北部的差值先减后增,东西部的差值在1975年以前递增,随后几乎趋于稳定。6省1月份极端低温区域均值服从Weibull分布,在95%置信水平下,预测50 a一遇和100 a一遇的极小值达-6.78℃和-7.41℃。1月份降水量与极端低温的相关不显著,与平均气温在局部地区为负相关。

用最小绝对偏差方法(LAD)估计极值分布参数的探讨

数理统计问题中的最小绝对偏差方法(Least Absolute Deviation)由于具有良好的稳健性,近年来备受重视。本文所研究的是如何将最小绝对偏差法及非线性回归模型相结合,应用于极值分布的参数估计,并与经典的参数估计法相比较。通过对徐州市降雨量数据的研究表明,改进后的参数估计法不仅提高了模型拟和的精确度,而且有良好的稳定性,可以推广到相关气象要素的预测、预报研究中。其中,将LAD法运用于极值分布模型是一个新的尝试。

基于CNN-Attention-BP的降水发生预测研究

在综合分析降水统计预测模型特点的基础上,提出一种基于Attention机制、卷积神经网络(CNN)和BP神经网络的CNN-Attention-BP组合模型,并对1961—2020年不同气候类型的长春站、白城站、延吉站夏季降水进行实证分析.首先,运用卷积神经网络对6—8月20—次日20时降水量、平均气压、平均风速、平均气温和平均相对湿度进行特征学习,利用Attention机制来确定气象影响因素对降水预测的权重;然后,使用BP神经网络进行降水发生预测,选用准确率、交叉熵损失函数和F1-score来综合评价CNN-Attention-BP组合模型的性能.最后,将单一的支持向量机、多层感知机和卷积神经网络模型与组合模型进行比较分析.结果表明,CNN-Attention-BP组合模型具有自主学习和关注更重要信息的特征,能够有效提高吉林省夏季降水发生模型的预测能力,在样本越均衡、降水频率越接近于0.5的站点,预测精度越高,准确率最高可达88.4%.CNN-Attention-BP组合模型的准确率相较于其他单一模型最高可以提高近17个百分点.

吉林春旱期降水潜在影响因子的分离时间尺度分析

基于1960-2012年的地面常规气象指标、大尺度气候指数和NOAA气候分析产品，利用功率谱周期分析、时间尺度分离分析和交叉检验的逐步回归分析等，把吉林省春旱期（4-5月）降水量分离成不同时间尺度的值，并在年代际尺度和年际尺度下分别找到显著相关的影响因子。结果表明：吉林春旱期降水存在着2～4a的年际变化和10a左右的年代际变化。在年代际尺度上，4月降水与前期3月南半球环球状态指数以及俄罗斯东部高纬地区的低空经向风有关，5月降水与同期北半球环球状态指数和前期4月太平洋中高纬环流有关；在年际尺度上，4月降水与前期3月混合ENSO指数和同期当地相对湿度、华东华北沿海地区的低层经向风有关，5月降水与同期北大西洋涛动指数以及局地相对湿度、地面气压有关。利用选出的影响因子对降水进行预报，估计值和真实值的相关系数分别为0．67（4月）和0．81（5月），且选择合适的影响因子比模型结构更加重要。

基于自组织映射神经网络的吉林省春夏期降水统计模拟研究

利用1997—2015年吉林省春夏期(4—7月)逐日气象站地面观测资料,以气温、气压、相对湿度、水汽压、风速为协变量,建立各站点逐日降水量的基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,SOM)的统计预测模型;分析吉林省春夏期的主要天气模态,研究逐日降水和天气模态之间的关系,并基于此关系提出逐日降水量的蒙特卡罗模拟方法。结果表明:SOM对天气模态的分型质量较好,邻近天气模态的累积概率分布较相似,距离较远的天气模态累计概率分布差异较大。各天气模态下无降水的概率与日降水量区间宽度的相关系数为-0. 94,显著性水平小于0. 01。基于降水量累积概率分布,20种天气模态被划分成4类,并与降水易发程度和逐日降水量完全对应。在此基础上,对吉林省24个站点逐日降水量进行蒙特卡罗模拟,并进行预测性能分析。平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RM SE)的中位数分别为3. 12 mm和6. 13 mm,SBrier和Ssig分别为0. 06和0. 51,站点的逐日降水量预测性能整体较好。MAE和RMSE分布呈现东南大西北小,去除降水自然变异差异的影响,所有站点的误差都较小; SBrier和Ssig没有明显的空间分布特征。

线性代数教学中的一点体会

本文阐述了在线性代数教学过程中的心得体会,提出抽象理论要注重和实际结合,将抽象知识具体化,从而激发学生的学习兴趣;并且要做好答疑解惑、归纳总结,培养学生的创造性思维。

江西新引进棉花种质资源的鉴定与筛选

为有效利用引进的棉花种质资源,2009～2010年对近年从国内外棉花研究机构引进的种质资源51份进行了生育期性状、产量性状、纤维品质及抗棉铃虫性鉴定。结果表明:该批材料类型较丰富,生育期大部分属于中熟偏晚型,单株结铃数变幅较大,单铃重整体表现一般,大部分在5.5 g以下,衣分均较高,抗虫性整体表现也一般;纤维品质整体表现为中等偏上,纤维整齐度较好,马克隆值偏高,伸长率中等,纤维长度和比强度整体较好。该批材料中有强结铃性材料3份,高衣分材料18份,长纤维材料2份,高比强度材料6份,大铃材料2份,高抗虫材料4份;另外还筛选出了一批具有两种及两种以上高强特性的材料,可为育种上提供选用强结铃性、大铃、高衣分、高强纤维及多种综合高强特性材料的种质资源库。

赣北九江县发展棉花专业合作社的问题及对策

通过介绍江西省九江县棉花生产现状及合作社的发展情况,指出九江县发展棉花专业合作社中存在政府宣传力度不足、农民认识度不高、政策扶持难到位、专业人才缺乏和经营管理水平低等主要问题,提出了增加项目资金投入与政策扶持力度、强化合作社的宣传与示范建设、拓宽融资渠道、健全合作社运行机制。

赣北九江县 发展棉花专业合作社的问题及对策

九江县位于江西省北部，长江中游南岸的江湖平原与低山丘陵相问地区。境内盛产棉、粮、油、鱼，素有赣北“棉乡”之称。棉花是该县的主要经济作物，是农民种植业收入的主要来源，也是当地经济的支柱性产业之一。

概率统计教学中的理性和感性

本文从概率统计课程的理性和感性两个角度出发,简述了其既抽象又具体的双重特点。探讨如何根据课程特点实施教学,达到良好的教学效果,并且提高学生的科学素养。

棉花苗期钾营养效率的基因型分类及钾营养特性差异分析

采用营养钵砂培法,将相对生物量及与之存在显著或极显著相关的6个养分相关辅助指标作为棉花苗期钾营养效率差异评价指标。并基于上述指标,利用SAS软件对38个品种(系)的钾营养效率进行聚类分析,最后综合归纳,将其划分为4种钾效率类型,分别为耐低钾型、较耐低钾型、中间型及低钾敏感型,各包括3个、4个、26个及5个品种,总体呈现出中间多两头少的正态型分布,表明这些指标能较好地反映各品种间钾营养效率的差异。此外,对两极端钾效率类型间的营养特性进行了差异比较与分析,结果表明耐低钾基因型的相对生物量高,具有在低钾下对钾素吸收积累能力强和利用指数高的特点,且二者缺一不可;而低钾敏感型恰恰相反,表现为低钾下相对生物量低,对钾吸收积累能力差、利用指数低的特点。

文氏图在概率求解过程中的误导

本文从一个概率求解例题出发,首先基于文氏图直接计算,然后根据概率的性质提出两种推导计算方法,发现两类方法的计算结果不同;接着,深入分析了文氏图计算和概率性质推导的基本原理,剖析其差异的根本原因。目的是帮助读者揭示文氏图可能误导概率计算的原因,并提醒在有关概率计算问题中关注文氏图使用的背景和注意点。

香港地区1968—2014年低能见度时数变化趋势特征分析

为研究香港地区低能见度时数变化规律,采用HHT变换(Hilbert-Huang Transform)对1968—2014年香港地区的低能见度时数进行周期分析。基于瞬时能量、稳定性和M-K检验(Mann-Kendall test)得到低能见度时数变化的突变点,结合1997—2013年污染物数据,采用t检验分析了各污染物与突变点以后的低能见度时数之间的相关性。结果表明:香港地区低能见度时数总体呈上升趋势,且存在1年、2年、3年和7年的年际变化周期以及10年和大于20年的代际变化周期;季节方面则表现为冬季最多,春、秋季次之,夏季最少。1993年为香港地区的低能见度时数的变化突变点;香港低能见度时数与SO_2、NO_X、RSP、PM_(2.5)、VOC、CO排放的关系密切。

全国棉花合理密植技术联合试验江西点总结

2008~2010年连续3年设12 000、21 000、30 000、39 000、48 000、57 000株/hm26个处理,在赣北中等肥力沙壤土上,进行合理密植技术及机理比较试验,结果表明：不同密度处理对棉花的生育进程、农艺性状、棉株叶面积、单株干物质积累与分配、冠层内温度与湿度、群体光透射率、成铃分布、纤维品质以及产量与经济效益等方面均有差异变化;根据试验结果和结合生产实践认为环鄱阳湖棉区中等肥力沙壤土湘杂棉8号的适宜种植密度为30 000~39 000株/hm2,实际种植密度可根据上述密度按照＂品种株型松散宜稀、紧凑宜密和肥力好宜稀、肥力差宜密＂的原则适当增减,以获得最佳产量和最佳经济效益,达到高产稳产的目的。

不同密度下湘杂棉8号干物质积累及动态分配

湘杂棉8号在不同密度下干物质积累动态均遵循Logistic曲线规律。随着种植密度的增加,单株及各器官干物质积累量减少,而单位面积总干物质积累量增加。种植密度为39 000株/hm2干物质积累多,有利于高产。

2009年棉花F_2代优势测定

通过随机区组设计,对9个组合材料的F2代进行农艺性状、产量和品质等性状测定,其结果是:抗棉铃虫性能最好的是制1(F2代材料代号,后同)、制92、制97、制99、制100,均达到高抗级;制3、制99、制92、制97、制100为高产组合,子棉产量达到4 072.8～4 398.5 kg/hm2;皮棉产量以制3、制97和制99较高;纤维品质较好的是制3、制92、制93、制97;筛选出强优势组合是制3、制92、制97。

江西省棉花生产的“十一五”情况回顾与发展建议

回顾了"十一五"期间江西省棉花生产的情况,指出了在棉花生产中存在的机械化程度低、病虫害发生严重、自然灾害频繁发生、劳动力不足、生产规模小、农技服务薄弱等问题,提出了"十二五"期间江西省发展棉花生产的思路和目标,并提出了加强政策支持、有步骤地推进植棉机械化、加强新品种选育与推广、健全农技服务体系、开展多种形式的间套作、提高棉花产业化水平、加快棉花专业合作社的发展、推进土地的合理流转、加强农田水利建设等发展对策与建议,以促进江西省棉花生产的可持续发展。