基于多维数据对江西省气象部门内防雷检测企业发展对策研究

为研究防雷行政审批与防雷减灾管理改革过程中防雷检测企业的发展情况,通过收集并对比2017-2022年防雷产业相关数据,以江西省体制内外两个防雷检测企业的数据为例,对江西省防雷检测企业的发展情况进行分析,提出集约化发展、发挥行业协会作用、利用互联网思维提高江西省气象部门内防雷检测企业营收的对策建议。

对电视天气预报制作的几点思考

分析了电视天气预报制作的现状,并提出了具体的对策.

低山丘陵区公路地质灾害气象预报模型对比及应用——以江西山区公路为例

为更好地开展道路地质灾害预报预警,减轻强降雨对山区高速行车安全的影响,文章利用国家气象站观测雨量数据结合江西省高速公路沿线交通气象站观测数据,在对高速公路沿线地质环境条件和雨量特征进行分析的基础上,结合支持向量机SVM、逻辑回归、K近邻和随机森林4种机器学习方法,开展山区公路地质灾害预报建模和预警试验。结果表明:(1)江西高速公路沿线地质灾害所处的海拔高度以300~450m最多;灾害坡度以20°~35°居多,随地形坡度增加呈现单峰型分布;河网密集和有一定的植被覆盖地区更容易发生地质灾害。(2)提出了诱发公路地质灾害的3种主要降雨类型,分别为长历时降雨、短期降雨和短时降雨。(3)对比分析4种地质灾害机器学习方法,就降雨诱发的地质灾害而言,4种预报模型的准确率均超过0.75,进一步通过分型研究对比发现逻辑回归和随机森林模型在长历时和短时降雨中预报准确率较高,K近邻方法对于短期降雨预报效果较好。

浅谈非线性编辑技术在电视气象服务节目中的应用

介绍了非线性编辑技术的概念和工作原理,并阐述了其在电视气象服务节目中的应用.

基于人工智能算法的中小水电智慧气象保障服务技术研究

选用江西省七一水库日入库流量资料,基于改进的新安江模型对中小型水库降雨来水增量预报方法进行研究。通过使用默认参数的新安江模型、率定参数的新安江模型和线性回归3种方法对江西省七一水库2016―2018年模拟流量效果进行平均相对误差、均方根误差、平均绝对误差、确定性系数这4个方面的比对。研究得出:1)使用线性回归模型之后减少的误差最多;2)结合使用深度学习算法能够更大地提高准确率。研究成果已实现在江西省水库及防汛部门进行实际应用。

江西省中小水电智慧气象服务技术研究及应用效果检验

基于高精度DEM及水系数据的流域集雨区划分,研究了江西省中小水电站集雨区划定技术方法;通过对水库集雨区上降水预报和观测站点的实况两者对比分析,建立了基于库区的多模式本地化水库面雨量预报方法;通过模式参数化率定方法以及雨洪耦合来水量预报方法的研究,建立了水库来水量预报模型。利用2007—2020年水文数据以及降水实况和模式数据,检验了七一水库2020年逐7 d面雨量预报效果。检验结果表明,面雨量预报模型在0—3 d的平均预报准确率为70.1%;中雨和大雨量级的降水预报准确率分别为30.7%和28.3%,暴雨、大暴雨预报具有一定的指示意义;改进后的流量模拟效果进一步提升,强降水过程的流量预报效果明显改善。