广西区域地面蒸发量的计算及其时空分布与演变特征分析

利用广西区域89个测站1971～2000年温度、降水的逐日观测资料计算了广西各地的年、季、月平均蒸发量，并对年、季蒸发量的空间分布进行分析，对广西区域平均蒸发量的逐月演变进行研究。结果表明，年蒸发量的大值中心出现在桂东南地区，桂东北和桂西北则是小值区。广西区域平均月蒸发量主要是出现在夏半年（4～9月），占全年蒸发总量的70％。

人工神经网络在小区域强降水预报应用研究

针对小区域强降水的非线性性质,利用T213数值预报产品,通过人工神经网络建模方法进行预报释用,对数量众多预报因子采用经验正交分解方法,浓缩大量因子的有效信息,建立逐日小区域强降水的人工神经网络预报模型。运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验,并与回归预报模型进行比较。结果表明,人工神经网络预报模型对小区域强降水的TS评分为0.67,而逐步回归模型的TS评分仅为0.20。由此可见,人工神经网络具有较强的处理非线性问题能力,在小区域强降水应用中具有更好的预报效果。

卫星云图四维时空变换和特征参数提取方法

在对二维卫星云图进行四维时空变换的基础上,就卫星云图的识别和如何提取与暴雨密切相关的卫星云图特征参数的方法进行研究,提出了几种可用于暴雨预报业务的卫星云图特征参数提取方法,解决了云带、云带轴线的自动识别问题,为把卫星云图的定量诊断资料应用于暴雨预报提供了方法和途径。

利用卫星云图定量分析副热带高压活动的方法及应用

利用数字图像处理方法,设计了一种多重处理的算法,从卫星云图提取定量信息,定量描述副高强度和演变趋势,并应用于预报业务。应用实践表明,这些方法具有客观、定量、自动等优点,在实际使用中可客观定量地跟踪和预报副高演变,对做好广西前汛期暴雨预报有较大的帮助。

基于人工神经网络的洪涝预报方法研究

针对西江流域的洪涝灾害，利用流域的水文参量和气象参量作为自变量，探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971～2003年超过警戒水位（17．0m）共125次作为研究对象，选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子，对数量众多预报因子采用自然正交分解（EOF）方法，浓缩大量因子的有效信息，建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明：所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2．21％，平均绝对误差为0．43m，预报结果平均绝对百分比误差为2．34％，平均绝对误差为0．45m，预报效果较好，可应用于实际的洪涝预报中。

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500 hPa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。

广西主要江河流域的面雨量合成分析与洪涝的关系

针对丘陵地区的面雨量计算提出了一种新的方法,利用该方法对广西主要江河流域的面雨量进行计算和合成分析,并研究了流域的面雨量与洪水水位的关系。流域的面雨量与洪水水位关系非常密切,连续性的强面雨量往往对应流域的重大洪涝灾害;面雨量峰值出现时间与洪峰的出现时间之间存在着一定的滞后关系,一般是小流域滞后的时间短,而大流域滞后的时间长。对于大流域来说,滞后的时间长短还与流域致洪暴雨的落区有关。

个体最优共享GEP算法及其气象降水数据预测建模

针对基因表达式编程算法存在进化后期收敛慢且容易陷入局部最优而降低其数据建模的性能问题,和降水量因受诸多自然因素相互影响而难以准确地建模与预测的问题,提出了一种改进的基因表达式编程算法。该算法具有染色体最优状态记忆功能,在进化过程中可以按条件学习自身的历史经验知识,以加强局部搜索能力和促进收敛,同时尽量控制个体的趋同化而保持种群的多样性。3组不同区域和不同类型的真实降水数据集的实验验证了其可以改善传统GEP算法后期收敛慢的问题,寻优能力更强,降水数据拟合和预测效果均显著优于传统GEP算法、BP神经网络和NAR神经网络等算法。

暴雨强度计算模型参数拟合优化的新进化方法

针对传统推求暴雨强度计算模型的参数的方法,不仅计算复杂、通用性差且常得不到全局最优解等问题,提出利用基因表达式编程对单一重现期暴雨强度计算模型参数的拟合优化的GEP_FPO算法,讨论了该算法的最优化特性和实施过程,并进行了实例计算评估分析,验证了基因表达式编程在单一重现期暴雨强度计算模型参数的拟合优化问题中是可行的,且效果较好。

利用卫星云图作广西强降水短时预报

构造天气学意义明确的卫星云图状态函数模型,在对云层进行分类的基础上,定量提取卫星云图参数,通过与云图模板的相似运算寻找短时预报指标。试报结果表明,这种方法对提高强降雨落区的短时预报准确率是可行的。

价格离散受电子商务市场影响因素分析

在我国的电子商务市场中,普遍存在价格离散的问题,通过对国内外价格离散的原因研究,并针对我国的价格离散现状,本文以电子商务平台作为调查对象,通过信息提供形式、商品进入市场时间、网上交易可靠性、运输配送、退货问题和网站运行速度六大影响因素,及其在数码产品、日常用品、家电服装、虚拟产品、美食特产五个特殊领域的影响展开市场调查,确定了信息不对称是我国电子商务市场形成价格离散的主要原因。本文的调查属于价格离散研究的一个全新尝试,对于电子商务市场的发展具有探索意义。

广西台风灾害性大风的气候特征

通过对40年广西台风大风实测资料的研究,分析了台风灾害性大风的时空分布特征,探讨其成因机制,进一步分析了各种灾害强度大风和各灾害地区大风的月分布特征及台风路径的差异性。分析表明:广西台风灾害性大风的气候分布特征为东南多,西北少,是特定的台风流场结构与广西地理地形条件相互作用的结果,并与台风活动路径和中心风力有关。大中范围风灾的高峰值出现在7月,小范围风灾的高峰值出现在8月。桂西南、桂南沿海和桂中地区台风大风主要由1类路径的台风引起,桂东南和桂东地区则受1、2类路径的台风影响。40年内共有238个台风影响广西,其中148个造成大风,造成大风的台风中约10.8%造成15站以上大范围风灾。值得注意的是,造成大范围风灾的均为进入北部湾北部海面的强台风。

Web GIS技术及其在气象领域的应用

通过分析WebGIS的特点、组成结构及关键技术,探讨了WebGIS技术在气象领域中的应用。

2002年7～9月数值预报产品广西降水预报检验

应用高斯权重插值法,以站点方式对2002年后汛期(7～9月)国内外三种数值预报产品如T213全球谱模式、日本细网格模式、广州中尺度模式的降水预报能力进行检验分析。结果表明,这三种数值预报产品对分县分级降水预报均有一定的预报能力,大雨以下:24h预报广州中尺度模式效果最好,而48h效果最好的是日本预报;大雨以上:24h首推日本预报,48h预报T213全球谱模式优于其它。

南海热带气旋强度预报的线性模型与非线性模型研究

以1980--2012年共33a的6—10月在南海生成或西行进入南海海域的热带气旋样本为基础，采用线性回归方法和非线性人工神经网络方法，分别进行12～72h各个预报时效的南海热带气旋强度预报模型建模研究。根据相同的热带气旋个例和预报因子，将逐步回归预报模型、BP神经网络预报模型和遗传．神经网络预报模型进行比较。试验预报结果表明，非线性的神经网络预报模型比线性的回归模型有更好的预报能力；而同为非线性模型，遗传一神经网络模型比BP神经网络预报模型预报能力更强。