基于海表温度和随机森林的珠江流域干旱预报模型研究

海表温度(Sea Surface Temperature,SST)是干旱预报的主要因子之一,传统预报模型主要采用固定海域SST(如ENSO),未从全球大范围角度搜寻可利用的SST信号。通过回归分析筛选全球具有预报意义的SST区域,结合随机森林算法构建了一种气象干旱预报新模型,以珠江流域为例进行应用检验。结果表明:①该模型可有效预报干旱的时空变化规律,且预见期越长,预报精度相应下降;②非汛期干旱预报准确率高于汛期,沿海地区比内陆地区有更好的预报效果;③珠江流域干旱发生可能与典型的气候波动有关,如厄尔尼诺南方振荡和北大西洋振荡。

基于大数据挖掘的区域干旱预报方法及应用研究

干旱是影响我国社会经济发展最严重的自然灾害之一,近年来呈更为频发的态势。单独基于遥感或水文气象信息的干旱指数通常不能精确监测区域干旱胁迫,本研究联合植被遥感与水文气象等多源数据,采用大数据挖掘分类与回归树技术,构建了适用于我国华北平原干旱监测与预报的集合干旱指数(CRDI)。结果表明,整合不同时间尺度的标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI),有助于提升模型预报精度,春季和夏秋季CRDI的相对误差、相关系数分别为0.36、0.89和0.32、0.90,验证数据对两个季节相CRDI具有相同的预报精度。CRDI对华北平原典型干旱年的评估发现,其预报区域干旱效果要优于传统干旱指数。研究结果对建设具有预报、预警、预演、预案“四预”业务功能的智慧干旱监测预警系统及干旱风险管理政策制定具有一定的参考意义。

水稻的干旱指标与干旱预报

从作物的干旱机理和水稻节水栽培模式变化的角度,提出并论证了以土壤墒情作为水稻干旱指标的合理性和可行性,并建立了稻田的水分平衡方程与土壤水分消退模型,确定了研究区域以土壤墒情作为水稻干旱指标的指标取值和对应的干旱等级划分;同时,提出了以断水天数为指标的水稻干旱预报新方法。应用表明,该方法适合于安徽江淮丘陵区的自然环境条件和作物生长习性。

干旱预报的研究进展评述

近年来,人们对干旱灾害的预报研究取得了长足的进步。在介绍了干旱分类及其应用指标的基础上,对目前在气象干旱预报、农业干旱预报以及干旱的集成预报方法方面所取得的进展进行了阐述,并讨论了各种预报方法的优缺点以及未来干旱预报的趋势。

松原市土壤墒情监测及干旱预报模型方法研究

基于自动土壤水分观测站数据建立本地土壤水分变化模型,通过人工取土烘干法观测的实际土壤湿度数值对自动土壤水分观测站数据进行修正和校订,再由修正过的自动土壤水分观测站数据作为当日的初始湿度,通过天气预报中无降水日数或降水日期及雨量大小做出未来一段时间内的失墒或增墒的模型,再通过不同的气象条件对增、失墒进行相关订正,做出相应的土壤墒情的预报,最后根据土壤墒情预报结果对照本地的土壤干旱量级指标,从而随时做出快速准确的本地旱情预报,为各级领导组织指挥农业生产、开展人影作业、指导农民进行田间管理等活动提供及时可靠的决策依据。本文通过此模型对2012年松原地区夏季干旱情况进行预报,再通过实际土壤墒情实况进行对比,预报结果基本正确。由于人工测值有一定随机性,所以人工观测值与自动站观测数据的对比只能做为参考而不可能完全吻合。但从长期数据应用情况来看,基于土壤自动水分观测站的土壤墒情监测及干旱预报模型方便稳定,反应水分变化趋势更有连续性。

基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱预报方法研究

利用吉林省西部10个自动土壤水分观测站数据与人工取土烘干法实测土壤湿度数据,制作吉林省西部土壤墒情监测及干旱预报模型。结果表明:不同气候背景下在作物不同生育期、土壤不同深度、不同初始湿度下的土壤湿度的变化趋势大致相同,但在相同的无降水日数或降水量时,不同台站不同深度的土壤湿度变化率却有一定的差异。各站农田土壤初始湿度越大,无降水时初期墒情下降速率越明显;而土壤湿度初始值越低,则失墒速率越慢。土壤不同深度均是开始时间失墒较快,后期变化逐渐趋于减弱状态。土壤深度越深则水分变化速率越缓,降水量越大,0~50 cm土壤湿度变化曲线整体越接近一致,直到从上而下几层土壤湿度全部达到饱和。通过对2017—2019年吉林省西部玉米农田土壤湿度预报结果和实测值进行对比检验,基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱模型预报的准确率超过80%。

GM(1,1)模型在湖南严重干旱预报上的应用

本文利用灰色系统理论，以湖南省解放以来几次严重干旱出现的年份作为指标，建立GM（1，1）模型。预测模型为：■t(1)=18．0155e0.3811t-14．0155及■t(1)=32．8846e0.3395t-25．8846，后验差检验该模型精度为第一级“GOOD”，预测下次干旱年份将在1996－1997年出现。

利用数据挖掘方法探索流域尺度气象干旱预报的研究

基于提高流域尺度的区域中长期气象干旱预报的准确度的考虑,采用支持向量机(SVM)和数据处理组合方法(GMDH)两种数据挖掘方法来识别时空气象相关性,并对这两种数据挖掘方法用于预测流域尺度的气象干旱预报性能进行对比。采用标准化降水指数(SPI)作为气象干旱严重度指数。采用颗粒群优化方法 (PSO)对两种数据挖掘方法GMDH和SVM模型进行优化。通过仿真实验表明,GMDH模型具有更好的预测稳定性,而SVM模型具有更好的预测准确度。

基于Web GIS的长江流域干旱评估预报系统设计

针对长江流域水旱灾害管理以及实现水利信息化的需求,自主设计开发了长江流域干旱评估预报信息系统。该系统运行环境为Web上的三维GIS平台,采用B/S模式开发,整体框架为Web GIS架构。该系统的建成可为流域水利信息的科学管理和永久保存提供条件,实现信息观测与计算的三维可视化及数字化管理,能有效保证水利信息管理的统一性、科学性、实时性、实用性和高效性,为长江流域的旱情提供有效的、实时的预报信息。

基于权马尔可夫链的干旱概率预报模型研究

针对干旱预测的长期性,建立了一种基于权马尔可夫链的降雨量概率预报模型,并将该模型应用于徐州地区月尺度的干旱预报。结果表明,该模型可预测区域未来发生干旱的可能性,为抗旱管理提供决策依据。

干旱监测与预报研究进展与展望

我国干旱灾害频发,严重威胁国家粮食安全、水安全和生态安全,准确的干旱监测和预报是应对干旱的重要非工程措施。以干旱监测和预报技术为重点,综述了近年来的研究进展与发展方向。首先从单变量和综合干旱指标、数据获取方式两个方面梳理了干旱监测技术的主要进展;其次从干旱发生机理、统计学预报、动力学预报、混合预报、集合预报方面系统总结了干旱预报技术的主要进展;最后对未来干旱监测和预报研究进行了展望。总体上,干旱监测的主要进展集中于基于多源数据的综合干旱指标研究,干旱预报的主要进展集中于基于气候系统模式的动力学预报,同时统计学-动力学混合预报及集合预报发展迅速。未来需要在发展有效干旱指标、改进干旱预报模型、加强变化环境下干旱监测和预报等方面深入研究,提高复杂干旱情势监测预报的精度。

基于分布式水文模拟的干旱评估预报模型研究

本文从流域水文循环角度,以长江上游为例,利用数字高程、气象水文、土壤植被和土地利用等地理信息数据,采用分布式水文模型模拟水文过程各环节,获取各项气象水文要素。继而依循PDSI干旱模式原理,建立了干旱评估预报模型GBHM-PDSI。对2006年重庆地区严重干旱事件的模拟应用表明,该模型不仅能综合评估旱情等级,而且可以定量地描述干旱的发生、发展直至结束过程,在表现旱情的地区差异和随时间的演变过程等方面具有优势,且能够结合气象信息对旱情发展进行推演预报。

灰色系统在干旱灾害预报中的应用

介绍了灰色系统理论,提出了灰色GM（1,1）数列预测模型,把它应用到干旱灾害预报中,取得了良好效果.

高寒草甸土壤水分指标的探讨和干旱预报

本文通过对高寒草甸土壤水分的多年定位分析后，依据影响土壤分变分的物理参数，确定了不同时段土壤流水作业发对牧草各生育期间的干旱指标。建立了干旱可能发生的时期预测议程，以其来预测未来某时段干旱状况。

长江流域干旱灾害应对的主要难点及其科技需求

受流域旱涝变化规律叠加全球气候变化影响,近十几年来,长江流域极端干旱事件频繁发生,对流域供水安全、粮食生产、航运交通以及经济社会和生态环境造成了诸多不利影响。在分析长江流域干旱基本特征的基础上,梳理和总结了当前长江流域干旱灾害应对所面临的四大难点,即干旱形成机制和致灾机理复杂、监测评估与预报预警难度大、因旱致灾不确定性大以及旱涝急转威胁水利工程的正常运行调度。从机理研究、监测预警、水库调度以及抗旱非工程措施等方面系统探讨了长江流域干旱灾害应对的科技需求,并进一步提出了新时期推动长江流域干旱防御的思路和建议。

干旱监测预报研究综述

现如今,干旱问题越来越突出,严重影响了农业经济的发展,阻碍了农民增收致富,各部门相继对干旱监测预报展开研究。基于此,阐述了当前干旱的分类与相关指标以及干旱监测的技术手段,分析了当前干旱预报的相关方法及应用,以期能够更好地进行气象监测,有效应对农业生产的干旱问题。

偶极子型热源的变化对西北干旱流型的作用

实施了 5组计 9个时间积分为 30个模式日的数值试验 ,研究了偶极子型热源不同位置的强度变化对西北干旱流型的作用。结果指出 ,东、西两侧热源状况的变动 ,对西北干旱流型的形成、维持均存在重要影响。这意味着 ,应该同时考虑东。