基于LAPS分析的WRF模式逐时气温精细化预报释用

为了满足湖北电力和华中电力系统对逐时气温预报的需求,开展气温精细化预报服务,基于局地分析预报系统(LAPS)分析融合的WRF模式精细化数值预报产品,对2011年4月1日至7月20日湖北省内及周边区域站点的逐时气温进行精细化预报释用。比较几种模式释用方案,结果表明:WRF模式预报趋势较好,预报准确率评分50%左右,日间08-20时预报误差小于夜间,最高气温(T_(max))评分54%,最低气温(T_(mm))评分为44%。通过模式释用,提高了预报准确率,可使预报评分提高到60%～70%,对T_(max)评分达到57%,对T_(mm)评分最高达到74%。分时刻建立MOS方程能够有效降低夜间20-07时的预报误差。将实况最高气温引入Kalman滤波方程能进一步提高预报准确率。

LAPS上海本地化及其在局地对流天气中的应用研究

本文首先基于地面自动站、探空、雷达和卫星资料,开展局地分析预报系统(Local Analysis and Prediction System,LAPS)上海本地化研究,并结合2010—2014年夏季6个局地对流天气个例对其性能进行检验评估。结果表明:雷达径向风资料对LAPS风速分析影响较大,使分析场风速廓线与探空廓线的均方根误差缩小约7.66%;风云卫星资料能够改善LAPS温度和相对湿度,使分析场温度、相对湿度廓线与探空廓线的均方根误差分别缩小约9.09%和14.01%;探空气球飘移对本文LAPS分析场检验影响不明显。进一步将LAPS分析场用于2011年8月13日、2014年8月4日两次局地对流个例分析表明:LAPS高时空分辨率的分析场能够反映中小尺度天气系统的时空变化,在天气尺度背景并不十分有利于对流生成的情况下,热岛、海陆风环流的形成和持续对上海夏季局地对流天气的发生和发展起到关键作用。

应用LAPS资料分析安徽沿淮一次短时暴雨特征

利用LAPS系统融合分析资料对安徽沿淮一次短时暴雨过程进行中尺度天气分析,探讨降水过程成因机制及天气结构特点,同时验证LAPS分析资料的实用性。结果表明:过程主要影响系统为中尺度气旋式涡旋,其向安徽北部沿淮地区移动为暴雨的发生、发展提供了触发机制。雷达降水回波主要出现在850 hPa中尺度涡旋南侧以及700 hPa槽前西南气流辐合上升运动过程中,持续的低空急流及其带来的水汽共同为暴雨过程提供了水汽条件和动力机制。比较雷达回波发展和云中液态水含量演变发现,云中液态水含量极大值区多出现在雷达回波单体的新生区域,借助于LAPS云中液态水含量分布结果对预测雷达回波发展趋势及降水分布有借鉴作用。

LAPS雷达反射率拼图方法改进及静锥区填充方法研究

针对Local Analysis and Prediction System(LAPS)融合我国新一代多普勒雷达基数据时产生的资料空白问题,设计采用最大值和距离指数权重拼图方法来改进LAPS原有的最近邻居法,并且尝试通过最小二乘法来模拟静锥区的反射率值。试验结果表明,最大值法和距离指数权重法能够充分发挥多部雷达观测反射率的效能,有效地改善高仰角之间的资料空白现象,对静锥区也有一些的填补,特别是在对流层中层。最小二乘法拟合静锥区反射率试验取得了一定的效果,能够较好地拟合静锥区周围观测资料比较多的情况。该研究改善了LAPS同化国产多普勒雷达资料的能力,提高了多部雷达观测的利用效能,将会对LAPS分析产生积极的影响。

华中区域LAPS中尺度分析场的检验与评估

本文利用LAPS融合地面观测资料、探空资料、雷达资料形成中尺度分析场,将该分析场与实况降水、雷达回波、TBB图进行对比,发现LAPS分析场具有中尺度系统的描述能力。设计了融合不同观测资料的试验方案并计算了各种试验方案的均方根误差,定量对比分析了各种资料在LAPS系统中的作用,结果表明LAPS融合所有观测资料后得到的分析场是最优的。分别以两种预报场作AREM模式的初始场进行预报,计算了两种不同初始场预报降水的TS评分,评分结果显示LAPS能有效地改善模式的初始场,提高模式对降水的预报能力。

基于SSA-LMD-GM的大坝变形组合预测模型

为提高大坝变形预测精度,针对大坝原始监测信号中的噪声,以及其非平稳性、非线性等特点,引入奇异谱分析(SSA)和局部均值分解(LMD)方法,提出SSA-LMD-GM模型。采用奇异谱分析(SSA)对原始监测信号进行去噪处理,为充分提取大坝形变信息特征,利用局部均值分解(LMD)对去噪后的监测信号进行分解。针对乘积函数(PF)分量的特征采用合适的模型预测分析,剩下余项则采用GM(1,1)模型。利用实际工程案例进行检验,结果表明,相较于其他模型,SSA-LMD-GM模型预测精度和拟合精度更加优秀,能较好地预测大坝变形趋势,具有一定的应用价值。

通信干扰下无线传感器网络中微弱信号检测

微弱信号检测是保证无线传感器网络高效使用的重要环节,但检测过程易受噪声信号、传感器性能、虚拟信号等因素的干扰,从而导致误检。为了解决上述问题,提出一种通信干扰下无线传感器网络微弱信号检测方法。通过局部投影降噪法剔除信号中的噪声,避免噪声对检测过程产生影响。采用主分量分析算法提取去噪信号的特征,并根据遗传算法优化支持向量参数,将提取的特征输入到向量机中,通过特征的分类完成通信干扰下无线传感器网络微弱信号的检测。实验结果表明,所提方法的信号检测结果与实际结果基本一致,检测时间在30ms内,且抗噪性能强。

大跨度斜拉桥钢-混结合段局部受力预测方法

为避免斜拉桥出现应力过于集中而导致事故的发生,提出大跨度斜拉桥钢-混结合段局部受力预测方法。根据不同结构的钢-混结合段构造方式与特点,确定传力模式和传力路径,明确各部件的受压状态;通过建立有限元分析模型,探究混凝土、钢箱梁和剪力钉的材料特征,在不同工况下的效应组合作为有限元的分析依据,选择钢板与混凝土的合适单元类型设置边界条件,经过模型修正后确保预测结果更加精准。经过试验结果表明,所提方法的预测结果与实际计算结果相符,混凝土横桥应力的预测最大仅为0.7 MPa,钢板的受力预测最大误差为4.3 MPa,能够准确反映结合段的应力分布规律。

基于LMD-RBF神经网络模型的大坝变形预测

大坝在运营过程中由于受多种外界环境影响,表现出一种非线性、非稳定性变形特征。为了从大坝变形监测数据中有效提取变形规律,提高大坝变形的预测精度,本文在RBF(Radial Basis Function)神经网络模型的基础上,结合局部均值分解(LMD,Local Mean Decomposition)技术在对非线性、非平稳性信号分解中的优势,提出了一种LMD-RBF神经网络预测模型。该组合预测模型实现变形预测的步骤为:首先对变形监测数据进行LMD分解得到若干个PF(Product Function)分量以及余量;其次,使用RBF神经网络模型对各分量与余量进行预测得到各分量与余量预测值;最后,重构各分量与余量预测值得到最终预测结果。将本文提出的LMD-RBF神经网络模型应用于大坝变形预测中,结果表明,相比于BP(Back Propagation)神经网络模型与RBF神经网络模型,本文提出的组合预测模型的预测精度最高且稳定性最好,可为大坝等工程的变形预测提供思路与参考。

降水资料同化在梅雨锋特大暴雨个例模拟中的应用研究

利用暴雨数值预报模式AREM,以2009年6月29日发生在长江中下游地区的一次梅雨锋特大暴雨过程为例,以NCEP预报场为背景场,首先开展了不同化任何资料(无同化试验)以及分别利用GRAPES-3DVAR同化系统和局地分析预报系统(LAPS)同化地面、探空资料的3组数值试验,然后进一步开展了降水资料一维变分同化方法在GRAPES-3DVAR同化系统及LAPS系统中二次同化的效果研究,结果表明:(1)采用GRAPES-3DVAR系统同化地面、探空资料的数值试验,其降水预报效果不如无同化试验结果;而采用LAPS资料同化系统同化地面、探空资料的数值试验,其降水预报效果优于无同化试验结果,即就本个例而言,GRAPES-3DVAR同化系统对背景场的修正为负效果,LAPS同化系统对背景场的修正为正效果。(2)降水资料1DVAR方法在GRAPES-3DVAR同化系统中的应用,对物理量场有重要影响,使雨带上空变得更暖更湿,天气系统的配置更利于降水发生,中尺度系统的演变更有利于模拟出与实况更加接近的雨带位置、强度、中尺度结构特征,因而极大地改善了降水模拟效果,其模拟的1、6、24h累积降水量位置、强度、中尺度结构特征都有较明显改善。(3)降水资料1DVAR方法在LAPS系统中的应用同样改善了降水预报效果,使雨带落区位置更加接近实况。

HY-2卫星近海面风场资料融合及在海上天气系统分析中的应用

运用LAPS数据融合分析系统,探讨将HY-2卫星海面风场(SSW)资料进行融合处理,提供规范化的区域再分析资料。经过多步资料预处理后将数据输入LAPS系统,并分析验证融合效果,获得HY-2卫星融合数据。结果表明,HY-2卫星的SSW数据的LAPS融合,需采用LAPS地面分析模块,才能有效地将数据输入LAPS系统。对HY-2卫星海面风场反演数据经过异常值剔除、卫星扫描网格处理、卫星数据平滑滤波等几项预处理,可以修订卫星数据固有偏差和滤除卫星精细化扫描携带的噪音,更恰当地显示卫星对近海面风场的精细化描述。交叉验证显示,预处理后的资料能有效保留原始资料中的重要的精细化数据信息。卫星SSW数据的区域LAPS融合产品改善了卫星扫描区的空间覆盖率在时空上的多变性,提供了可进行物理量诊断计算的经纬度网格区域场,满足了专业分析和研究对资料的要求。融合后的卫星SSW数据场在用于对海上台风、海上副高、近海面辐合中心等系统的分析和诊断中,对各系统中的中尺度结构时空特征给出了更为具体和定量化的描述。

局部支持向量回归在小麦蚜虫预测中的研究与应用

针对小麦蚜虫预测预警准确率不高的问题,本文提出了一种基于局部支持向量回归的小麦蚜虫短期预测算法。首先用相关分析法进行特征选择,然后进行归一化处理,最后使用局部支持向量回归进行小麦蚜虫百株蚜量短期预测模型的构建,并对未知样本进行预测。利用1990~2013年山东省烟台地区的小麦蚜虫数据及气象数据进行实验,并与标准的支持向量回归进行对比试验。局部支持向量回归的预测以及回代的均方误差为196362和198780,准确率为82.69%和91.03%;支持向量回归的预测以及回代的均方误差为199366和213108,准确率为80.77%和91.03%。实验结果表明,对于小麦蚜虫的短期预测,局部支持向量回归在准确率和推广能力上均明显优于支持向量回归。

基于LLE与BA-Elman的瓦斯涌出量动态预测研究

针对瓦斯涌出量受诸多因素影响,彼此间存在复杂的非线性关系导致预测精度不高这一问题,提出基于相关分析理论和局部线性嵌入理论的Elman网络瓦斯涌出量动态预测方法。在对监测指标进行相关性分析的基础上,用局部线性嵌入理论实现瓦斯涌出量影响因素从高维空间至低维空间的映射,进而重构影响瓦斯涌出量的有效因子,并将其作为Elman网络预测模型的输入矢量,以降低模型结构的复杂度,同时用蝙蝠算法全局优化Elman模型以提高预测的精度和泛化能力。试验结果表明该动态预测模型泛化能力强,预测精度高,适用于实际工作中对瓦斯涌出量的预测。

基于相空间同步的多变量序列相关性分析及预测

针对多变量混沌序列相关性分析中各分量幅值之间可能没有明显的相关性,但在其相空间邻域内会产生同步特性的问题,提出一种从相空间同步角度研究两个变量间相互依赖关系的非线性相关分析方法。首先按照对应的时间标记将原始变量相空间中的邻域点向另外一个变量中进行投影,分析映射前后邻域半径的变化,在此基础上定义一种度量变量间非线性相关性的评价指标。最后构建多变量局域预测模型,实现对多变量混沌序列的精确预测。仿真实例验证了结果的有效性。

基于VMD与DE-Elman的瓦斯浓度动态预测

针对瓦斯浓度时间序列的复杂性、非线性、非平稳性特征,提出基于变分模态分解和差分进化优化的Elman网络瓦斯浓度动态预测方法.通过变分模态分解理论分析瓦斯浓度时间序列的局部特征以弱化瓦斯浓度的复杂性、非平稳性及非线性特征,对变分模态分解得到的固有模态分量分别建立Elman非线性预测模型,并通过差分进化优化预测模型参数以提高预测精度;将各个模型预测结果叠加拟合得到瓦斯浓度预测结果.研究结果表明:该方法可以实现对工作面瓦斯浓度的良好预测,预测结果合理并且满足工程的实际需要.

地方高校大学生毕业去向选择行为研究——以南充N大学为例

高校扩招以来,学生的就业问题成为社会关注热点,大学生毕业去向总体上呈现出向就业、升学、自主创业三个方向发展的趋势。针对这一现象就南充N大学毕业学生的毕业去向选择进行分析,通过因子分析找到影响学生毕业去向的主要影响因素,并根据这一影响因子进行细化分析,找出不同学院或专业的学生的就业偏好并进行相应分析。通过对这一问题的分析帮助高校学生找到影响其未来毕业去向选择的主因素;根据不同影响因子对学生的毕业去向选择的影响,帮助学生建立合理的职业生涯规划。这对于学校建立人才培养方案及调整专业设置也有着深远意义。

基于指数平滑预测模型的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不足的问题,提出了一种基于指数平滑预测模型的移动节点定位算法,该算法利用指数平滑预测模型获得节点的速度信息和方向信息,然后根据节点的历史轨迹时间序列,应用H指数进一步精确采样区域,从而获得更接近于未知节点位置的高质量样本点.此外,通过高质量样本点构建"有效样本点矩形盒子",减少了节点采样次数.仿真结果表明,改进算法在不同的运动速度、锚节点密度等条件下,均提高了定位精度,表现出了较好的性能.

一种新的随机疲劳寿命预测方法

根据疲劳损伤具有局部性的特点，在应力场强法的基础上，提出了缺口疲劳损伤局部应力应变场理论；该理论可同时考虑缺口根部局部应力应变梯度对疲劳损伤的影响．通过对缺口件进行随机交变加载下的弹塑性有限元分析，提出一种随机加载疲劳寿命预测的局部应力应变场强法；由该法来预测缺口件疲劳裂纹形成寿命，其精度要好于传统的局部应力应变法．

基于能量平衡的跨海桥梁钢管桩局部冲深计算

综合国内外现有研究成果,分析了桩周流场结构及局部冲刷坑的分布形态,通过三维数值模拟,验证了局部冲刷最大值点出现在桩前,且冲坑坡度近似等于泥沙水下休止角的结论。从国内外规范内局部冲深计算公式中筛选出跨海桥梁钢管桩局部冲刷深度的主要影响因素。基于能量平衡理论,通过来流水流搬运冲刷坑内泥沙过程中的能量守恒,推导了概念清晰、形式简单的局部冲刷深度预测公式。区别于现有多数公式主体结构,该公式为关于局部冲深的一元三次方程,通过水下泥沙休止角来考虑泥沙对冲刷的影响以及冲刷过程中冲刷坑自身深度及范围变化对冲刷产生的影响。利用最小二乘法,结合环杭州湾区域三座跨海大桥的试验及实测数据拟合确定了公式相关参数,并与国内外规范内的公式对比验证,结果表明,该公式精度较高,可为实际工程计算分析提供参考。