ENSO组合模态可预测性的季节-年代际变化

厄尔尼诺-南方涛动组合模态(C-mode)是厄尔尼诺衰减期西北太平洋上空异常反气旋发展的主要驱动力,通常可以形成水汽输送通道,导致我国南部地区降水增多并发生严重的洪涝灾害,而在拉尼娜期间则情况相反。利用1981—2020年美国国家环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析数据集的表面风场资料分析了C-mode可预测性的季节-年代际变化。结果表明:C-mode在2000年以后的可预测性明显下降,主要原因是其变率减小、强度减弱、信噪比降低等。在季节尺度上,C-mode存在“秋季预报障碍”,这与信号的季节循环密切关联,当C-mode在秋季进入衰退期时,信号强度最弱、变率最小,因此其秋季的可预测性降低。

远程办公背景下工作不可预测性对工作与家庭冲突的影响——一个有调节的中介模型

远程办公已成为数字化工作实践的常态,ICT技术使用过程中和工作与家庭生活相关的负面影响越来越受到信息系统领域学者们的重视。本研究运用工作家庭资源理论模型,探究员工在远程办公情境下适应数字技术以及体验工作形式和工作方式转变的过程中感知到的新型工作压力,并阐释其损害员工家庭领域繁荣的具体路径。问卷调查结果表明,远程办公情境下的工作不可预测性导致员工心理弹性的应对资源减少,造成了工作与家庭冲突,而自尊可以有效地帮助员工缓解工作压力和恢复个人资源。实证结果为远程办公如何影响员工的工作体验以及工作与家庭关系提供了新的见解和启示。

区域选取对图像信息法可预测性的影响

图像信息(PI)法是一种基于统计物理学的地震预测方法,因其对中长期地震预测有较好的效果已在国内外广泛应用。PI方法在计算过程中对选取区域的所有网格参量进行了归一化,因此不同的区域选取会产生PI热点结果的变化。本文基于中国地震台网中心自1970年以来的全国M_(S)≥3.0地震目录,采用5年尺度的“异常学习时段”和“预测时间窗”以及1年尺度的滑动时间步长,以南北地震带2016年以来发生的M_(S)≥6.0地震的回溯性预测检验为例,研究了不同空间范围的选取对PI方法地震预测效能的影响。地震预测效能检验采用R值评分法和受试者工作特征(ROC)检验方法。结果显示:①在其它计算参数相同的情况下,不同的区域选取对PI预测结果有较大影响;②利用R值评分和ROC检验方法对不同研究区的预测效能进行评估时,区域内部地震活动性差异小的区域预测效果较好,而对于地震活动性存在较大差异的区域,地震活动性高的区域内发生的地震更容易被预测,推测导致这一结果的可能原因是地震活动性较强的区域出现的异常更显著,而算法里的归一化过程会抑制地震活动性较低区域出现的异常,从而造成漏报;③对于具体的目标地震,震中附近的PI热点图像会经历演化,因此利用PI方法向前预测时要结合多个时间窗口进行综合预测;④不同于其它天然构造地震的热点演化趋势,2019年四川长宁M_(S)6.0地震和2021年四川泸县M_(S)6.0地震震中附近热点反复出现、消失,可能与人工活动有关;⑤滇西南地区、海原断裂中东部附近、小江断裂中部地区、龙门山断裂南部和小江断裂东北部地区存在持续出现的PI热点,这些区域为值得关注的M_(S)≥6.0地震发震区域。

中国东北极端持续大—暴雪事件的个例成因及可预测性

2013年11月东北大—暴雪持续日数为1982—2020年同期最多的一年。其中,2013年11月17—20日和25日先后发生两次强降雪过程,其中第一次过程降雪持续时间较长,而第二次过程日降雪强度强。基于此,从2013年11月月际异常气候背景和两次强降雪过程的角度,开展其成因和可预测性研究。研究结果表明,2013年11月北极涛动(AO)正位相异常偏强、类北太平洋涛动(NPO)负位相、巴伦支海以北的海冰月增长量(11月减9月)异常偏多和热带-南印度洋海温异常偏暖的气候背景有利于这次东北持续性大—暴雪事件的发生。其中,2013年11月巴伦支海以北的海冰月增长量偏多,意味着季节性海冰生长量增加使得向大气中释放的潜热通量增加,气温偏高,有利于AO正位相加强并激发罗斯贝(Rossby)波列,使得阿留申低压减弱;同时11月热带-南印度洋海温异常偏暖,热带印度洋对流加强和热带西太平洋对流减弱,有利于西北太平洋-阿留申地区维持“气旋-反气旋”式环流异常,呈现类NPO负位相。这样的环流形势有利于从北太平洋向东北地区持续输送水汽。第一次强降雪过程(17—20日)发生前5 d(12—16日)到降雪过程结束(20日),北大西洋涛动(NAO)维持正位相并且强度达到冬半年最强,由此激发持续东传Rossby波,使得西北太平洋-阿留申地区为持续性的南北向“气旋-反气旋”式环流异常,有利于北太平洋水汽持续输送至东北地区。在2013年11月25日第二次强降雪过程中,乌拉尔山阻塞高压显著加强,东北低涡加深,有利于热带西太平洋更为暖湿的水汽输送至东北地区,与北太平洋输送的水汽共同导致第二次强降雪过程的日降雪强度大。最后,利用CFSv2评估2013年11月异常气候背景的可预测性,结果表明CFSv2可提前1个月预测2013年11月热带-南印度洋海温异常偏暖,但对热带印度洋和西太平洋对流异常、NAO以及热带-中高纬大气遥相关预测能力较弱。在次季节尺度上,ECMWF(CMA)能提前29(12)d和13(16)d合理预测出两次过程降雪量的空间分布,这可能是由于模式能合理再现NAO和乌拉尔山阻塞高压等关键环流系统的逐日变化。因此未来还有待提升热带-中高纬大气遥相关、水汽输送以及平流层极涡的次季节-季节预测效能。

童年环境不可预测性对自恋的影响:不安全依恋的中介作用

目的:基于进化生命史理论探究童年环境不可预测性与自恋的关系,以及不安全依恋在其中的作用。方法:采用童年环境不可预测性量表、自恋量表和亲密关系经历量表对513名大学生进行调查。结果:1童年环境不可预测性与自恋、不安全依恋、依恋焦虑和依恋回避显著正相关(r=0.17,0.35,0.35,0.17;P<0.01);自恋与不安全依恋和依恋焦虑显著正相关(r=0.22,0.32;P<0.01);2不安全依恋在童年环境不可预测性和自恋之间起部分中介作用,中介效应值为0.035;3依恋焦虑在童年环境不可预测性和自恋之间起完全中介作用,中介效应值为0.055。结论:童年环境不可预测性影响成年个体自恋人格特质,且这一影响通过不安全依恋,尤其是依恋焦虑而起作用。

2021年盛夏中国东部极端降水月际演变成因及可预测性

2021年7—8月中国东部雨带演变特征与气候平均季风北推进程存在显著差异。其中,7月降水正异常中心位于江淮-华北地区,8月则南移至华中地区。2021年中国东部降水异常偏多且存在月际差异主要与7(8)月西北太平洋副热带高压(西太副高)偏北偏东(偏南偏西)、东亚副热带西风急流偏北(偏南)以及南亚高压持续东伸相关联。进一步研究表明,热带对流的活跃位置和北大西洋的增暖加强是影响其降水中心南移的主要原因。2021年7月热带大气低频振荡(MJO)在海洋性大陆地区活跃对应其热带海洋性大陆对流异常偏强,激发北传的类太平洋-日本(PJ)型遥相关波列,使得西太副高偏北偏东,有利于西北太平洋水汽在江淮-华北地区辐合,导致其降水偏多。8月,新发展MJO在热带印度洋上空对流异常持续偏强,加强局地经向环流,使得中国35°N以南至西北太平洋地区出现异常下沉运动,有利于西太副高南移西伸。此外,2021年8月北大西洋海温(SST)异常偏暖激发对流层高层向东南传播的Rossby波,有利于南亚高压加强和东亚副热带西风急流加强南移。因此,8月降水中心南移至华中地区。CFSv2预测系统(6月起报)结果能预测7月江淮-华北大部分地区降水偏多,但预测的8月华中南部地区降水偏少与实况相反。这可能是由于模式能够较好再现7月海洋性大陆热带对流活动影响江淮-华北地区降水的过程,但不能预测2021年8月热带印度洋对流活动和北大西洋海温异常偏暖对华中地区降水的影响。

童年环境不可预测性对青少年社交退缩的影响:未来取向的中介作用

为探索童年环境不可预测性对青少年社交退缩的影响及作用机制,采用童年环境不可预测性量表、未来取向量表、社交退缩量表对718名青少年进行调查。结果表明:(1)童年环境不可预测性、未来取向、社交退缩两两之间均为显著相关;(2)童年环境不可预测性能够显著正向预测社交退缩;(3)未来取向在童年环境不可预测性与社交退缩之间起显著的中介作用。结论:童年环境不可预测性与社交退缩是降低青少年社交退缩行为的重要因素。教育者可通过提供稳定的童年生活环境,引导青少年进行未来规划、家庭共育等改善其退缩行为,提升希望感。

情绪效价可预测性对时间捆绑效应的影响

时间捆绑效应指的是主观上主动动作和动作结果的时间点相互靠近的现象。其中,时间捆绑效应可分为动作捆绑和结果捆绑,分别对应主动动作和动作结果的时间点变化。本研究通过一个混合设计实验考察了情绪效价可预测性对时间捆绑效应的影响。情绪效价可预测性(可预测、不可预测)为被试内因素,刺激模态(听觉刺激、视觉刺激)为被试间因素。结果发现,情绪效价为可预测时,结果捆绑在主动按键后产生听觉刺激或视觉刺激都出现了增强,而动作捆绑仅在产生视觉刺激时才出现增强。结果表明,情绪效价为可预测时会增强时间捆绑效应,但该作用在动作捆绑和结果捆绑中存在差异。由于时间捆绑效应是反映主动控制感的主要指标,本研究结果对先进驾驶辅助系统的交互设计具有一定的参考意义。

离散事件系统弱可预测性的验证算法

对故障检测来说,预测比诊断更能降低故障对系统造成的损失,但即使大多数的故障事件串是可预测的,只要有一个故障事件串是不可预测只能诊断的,整个系统就是不可预测的,只能用诊断的方法处理,这对大多数的故障事件串是不利的。为此,提出了弱可预测性的概念。弱可预测性是对系统未来是否一定会处于故障状态这一情况的预测。相比可预测性,弱可预测性不要求所有故障事件串都是可预测的。对可预测的故障事件串,弱可预测性能够在故障发生之前发出警报,而对不可预测只能诊断的故障事件串,其也能在故障发生之后发出警报。文中构造了证明器来测试系统的弱可预测性,并基于这个证明器给出了测试系统弱可预测性的多项式复杂度的算法,给出了弱可预测性的充分必要条件。

生命早期环境不可预测性对大学生生活满意度的影响:控制感和性别的作用

为探究生命早期环境不可预测性对大学生生活满意度的影响及其作用机制,运用方便抽样法,采用生命早期环境不可预测性量表、控制感量表以及生活满意度量表对411名大学生进行问卷调查。研究结果表明:生命早期环境不可预测性与控制感呈显著负相关,生命早期环境不可预测性与生活满意度呈显著负相关,控制感与生活满意度呈显著正相关;控制感在生命早期环境不可预测性对生活满意度的影响中起部分中介作用;性别在生命早期环境不可预测性通过影响控制感进而影响生活满意度的后半路径起调节作用,控制感对生活满意度的正向预测作用在女大学生中更强。

SMART、SMILE与FS-LASIK角膜基质切削深度可预测性的对比研究

目的 比较SMART、SMILE与FS-LASIK预测与实际角膜切削量的差异,探讨影响角膜切削偏差的因素及三种手术的可预测性。方法 使用A超测量各组患者术后中央角膜厚度并计算切削偏差,分析切削偏差与手术方式、近视程度及术前角膜厚度的关系。结果 SMART和FS-LASIK系统低估了角膜的切削深度,SMILE系统高估了角膜的切削深度,差异均具有统计学意义(均P<0.05)。手术方式和近视程度对角膜切削偏差的影响具有统计学意义(F手术方式=97.175,P<0.001;F近视程度=3.884,P<0.05;F交互作用=11.076,P<0.001),且在SMART组与SMILE组,近视程度越高,角膜切削偏差越大。术前角膜厚度与切削偏差无明显相关性。结论 手术方式和近视程度会影响角膜切削偏差。在中高度近视组,FS-LASIK可预测性优于SMART和SMILE,但三种手术均表现出良好的安全性和有效性。

基于BP神经网络的交通数据序列动态可预测性分析方法

为了进一步改善交通数据序列短时多步预测的效果,提出了交通数据序列动态可预测性分析的思想,在设计了交通数据序列动态可预测性关联数据特征指标的基础上,基于BP神经网络建立了交通数据序列动态可预测性分析方法,运用某城市快速路主线与匝道车辆检测器的实际数据对该方法进行了验证,并与不同固定预测步数条件下的预测效果进行了对比分析.结果表明,所提出的方法能对交通数据序列的可预测性进行在线分析,在保持预测精度的情况下,可最大限度地增加交通数据短时预测的步数.

气候模式的年际变率和可预测性

该文研究了大气物理研究所９层格点大气环流模式模拟的年际气候变率，一种试验采用多年平均的观测海温作为下边界条件，另一种试验是有年际变化的实测海温作为下边界条件，两种试验的年际变率分别记为Ｖ１和Ｖ２，其比值Ｒ（Ｖ２／Ｖ１）则可代表以实测海温为边界条件的模式可预测性．研究结果显示：两种试验的年际变率差异主要在热带区，Ｖ２一般大于Ｖ１，并且更接近实际变率；气温和高度场的可预测性在热带区较高，在热带以外区域通常较低，而且，高层的可预测性大于低层；降水的可预测性在全球都比较低，只在赤道某些区域略高．这一结果说明，改进年际气候预测的出路在于改进陆面过程的模拟和观测，而陆面过程中的初始异常（积雪、反照率、土壤湿度、土壤温度等）也应考虑在动力预测系统之中．

基于时间可预测性的差分搜索盲信号分离算法

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每次分离出的源信号成分,通过逐次分离最终实现对所有源信号的成功恢复。仿真实验表明,所提算法可以有效实现对混合信号的盲分离。与其他算法相比,该算法在保证了更高分离精度的同时,具有更低的运算量。

城市植被覆盖变化可预测性及其空间格局的定量递归分析——以深圳市为例

由于人口的快速增加和经济要素的大量聚集,城市是下垫面性质改变最为显著的区域。本文应用定量递归分析技术对1999-2006年逐旬的1km SPOT-VEGETATION NDVI数据进行分析,以期揭示NDVI时间系列的非线性动态特征及其空间格局。研究结果表明,深圳市的NDVI时间系列的RQA特征值居于随机系列和确定性系列之间,属于含有随机成分的确定性系列。不同覆被类型下NDVI系列的特性不同,林地区的NDVI系列规则性最高,农地区次之,建设用地区最差,表明人类活动作为一种噪声对于NDVI系列性质的扰动。用二阶Rényi熵作为NDVI系列的可预测性指标,其空间格局表现为海拔高、坡度大、林地分布集中的西北和东南部可预测性高,而海拔相对低、建设用地相对集中的中南部地区可预测性低。

基于GPS数据的北京市居民活动规律性与可预测性研究

随着交通规划由注重设施建设向注重居民出行需求管理转变,非汇总层面的居民时空行为模式研究变得尤为重要,基于GPS、GSM等设备获取的个体行为时空数据也为居民活动特征研究提供了新契机。如何基于个体历史活动时空间数据,把握居民活动规律性,进而实现对居民活动行为时空间预测成为学界研究的热点。该文以北京市为案例,通过GPS对2012年北京居民的跟踪调查数据,基于信息熵算法和费诺不等式算法,探究居民个体活动行为的可预测性。研究表明:居民活动行为的可预测性与活动半径存在显著的相关关系,活动半径在10km以内的居民移动行为可预测性普遍在92%以上;居民一日之内的活动行为可预测性具有明显的时间节律,呈现双波谷的变化特征。

STAR与ANN模型:证券价格非线性动态特征及可预测性研究

证券价格的可预测性一直是现代金融学的研究焦点。近年来,以平滑迁移(STAR)模型和神经网络(ANN)模型为代表,国外学者将许多非线性模型应用于证券价格非线性动态特征及可预测性的研究。本文采用多种线性、非线性股价预测模型对上证180指数短期和中长期可预测性进行研究,并基于统计指标和投资策略指标比较了不同模型的预测能力。结果表明:我国证券价格具有非线性特征,在短期和中长期水平上具有一定的可预测性,这对有效市场假说提出了质疑;ANN模型的预测能力多数情况下优于RW模型、线性AR模型和STAR模型,基于ANN模型的"盯市"投资策略能获得比"买入持有"投资策略更高的平均净收益。

短期交通流可预测性分析与比较

首先运用状态空间重构和GP算法对不同观测尺度下高速公路交通流的短期行为特性进行了研究 ,结果表明小尺度下的交通流具有混沌特性 ,然后运用递归图和Kolmogorov熵从定性和定量两个方面对其可预测性进行了分析和比较 。

孟加拉湾季风爆发可预测性的分析和初步应用

基于季风区对流层中高层副高脊附近的经向温度梯度能表征季节转换和季风爆发的物理本质这一事实,使用1980—1999年过渡季节期间(3～5月)逐日和月平均的NCEP/NCAR高空温度场再分析资料,对该温度梯度潜在的预报季风爆发进行了分析。结果表明:在已知初始时刻孟加拉湾季风区对流层中高层经向温度梯度的前提下,依据初始时刻的经向温度梯度和气候平均的经向增温率梯度,可以对孟加拉湾季风爆发的迟早做出定性预测。另外,由于孟加拉湾地区季风爆发日期与3月份青藏高原上空对流层中高层气温有显著相关,故前期高原上空对流层中高层的气温高低也是判断孟加拉湾季风爆发迟早的重要因子。对2000年和2001年孟加拉湾季风爆发迟早定性预测的结果表明,这两种预报方法具有潜在的应用价值。

分布强实时系统的可预测性研究

分布强实时系统在国防、航空、航天等领域具有重要作用．可预测性是它的一个主要特点．针对一种分布强实时系统原型，分析和评测了影响强实时系统可预测性的诸延迟因素．给出了一种实时操作系统各种开销的测试方法和结果，建立了分布环境下强实时任务响应时间和FDDI网络延迟上限的计算模型，并进行了实例分析．实验结果说明所做工作的正确性，对于分布强实时系统的设计与时间正确性验证具有重要意义．