人工智能冰情预报的预报因子确定

以黑龙江上游漠河站开河日期预报为例,对利用人工智能技术进行冰情预报过程中预报因子的确定方法进行了研究。在成因分析的基础上,先对各影响因素进行适当的概化及量化处理,得出足够数量的影响因子作为待选因子,再采用逐步回归分析法对待选因子进行筛选,即可得到较为理想的预报因子。

地面气温对微环境空间差异的响应——以漠河站为例

测站附近微环境条件对地面气温观测记录的影响目前还不清楚。本文对2010年漠河国家基准气候站地面观测对比试验数据进行了分析,得到如下结论:(1)年平均地面气温近障碍物点低于标准观测场内,但1、6月的月平均气温近障碍物点偏高;(2)06:00—17:00和21:00,近障碍物地点的气温偏低;18:00至次日05:00(除21:00),近障碍物点气温偏高;(3)春季各时次近障碍物点地面气温均偏低;夏季06:00—17:00近障碍物点气温偏低,18:00至次日05:00相反;秋季仅01:00、03:00、19:00、23:00近障碍物点气温偏高,其他时次相反;冬季07:00—19:00近障碍物点气温偏低,20:00至次日06:00相反。冷季近障碍物点气温偏低;暖季昼间近障碍物点气温偏低,夜间相反;(4)日最高、最低气温出现时间不同地点大体相同,最高气温近障碍物点偏低,最低气温近障碍物点偏高,但最高气温偏低绝对值大于最低气温偏高绝对值;(5)有雾情况下近障碍物地点的气温偏高几率大;雨雪多云天气近障碍物地点气温均偏低;晴朗的白天近障碍物地点的气温偏低,有风天气更明显;而晴朗的夜间近障碍物地点气温偏高,无风天气更明显;晴朗天气条件下,无风时近障碍物地点与观测场内气温差值大于有风时。结果表明,地面气温观测记录对台站观测场附近微环境改变十分敏感,微环境条件的变化将导致地面气温观测出现明显不连续性,对气候变化分析产生影响。

漠河站开江期土壤水热变化对开江日期的影响分析

通过分析漠河冰凌实验站2014年和2015年的土壤含水率、地温等数据,寻找开江期土壤水热参数的变化规律,并进一步构建具有机理的指标,实现开江日期的预报。通过分析,发现冻结隔水层位置以及下移速度影响流域内的融雪径流和开江日期。构建并计算了层间土壤热通量比系数k1、k2。在开江前k1、k2出现交点,交点距离开江日期为7～10 d,说明中下层土壤垂向热流传导通道已打通。采用k1、k2进行开江日期预报,不仅计算简单、实用性强,而且能克服开江期众多水热因素无法直接观测的问题。

陵川县磨河水库供水工程取水泵站方案比选

根据磨河水库工程建设现状,结合库区沿岸地形地质条件,选择了两个取水泵站方案,从年供水量、取水建筑物和供水线路布置、施工条件、管理运行、工程投资等方面对这两个方案进行比较,选取了最优的取水泵站方案,取水泵站方案的选择,为磨河供水工程的顺利进行奠定了基础。

陵川县磨河水库供水工程设计

介绍了陵川县现有的磨河供水工程。根据当地建设和生活供水需求,提出了磨河水库供水工程建设的必要性和重要性,并对磨河水库供水工程的整体布置设计进行了详细阐述。为以后类似工程的建设提供了借鉴。