基于WRF模式的短期风速预报研究

使用WRF模式对黑龙江省东部地区2009年7月～2010年6月期间的风速进行预报研究,并与测风塔70 m实测风速比较,分析模式的预报性能和误差大小。结果表明,测风塔实测年平均风速5.0 m/s,预报年平均风速为6.1 m/s,相关系数高达0.71,WRF模式能够很好地预报出风速的变化趋势;WRF模式准确地反映出实际风速的月变化趋势,除1月外,各月预报值均大于实测值,5和9月误差较大;预报风速与实测风速在各时刻相关性非常高,相关系数均在0.60以上,相对误差与均方根误差均是夜间大、白天小;WRF模式预报的主导风向与实测一致,但数值略小,对年风向频率具有较好的预报效果。     

凤阳一次大风过程多风速对比分析及EC集合预报检验

该文选取安徽凤阳2017年3月1日一次冷空气影响的大风天气过程,对自动气象站采集的2min平均风速、10min平均风速、瞬时风速、最大风速、极大风速观测值进行对比分析,对EC集合预报效果进行检验。结果表明,不同风速展现的风力变化趋势基本一致;随着滑动平均时段的延长,其平均风速逐渐减小;极大风速变幅最大,10min平均风速变幅最小。当EC集合预报的10min平均风速分别≥6.1m/s、≥7.2m/s、≥8.5m/s时,极大风速可能分别超6级、7级、8级。     

鹤望兰的自花与异花授粉研究

珍稀名贵花卉鹤望兰是典型的鸟媒植物 ,引种到我国栽培 ,由于没有蜂鸟 ,必须人工授粉才能结实 .为了研究人工授粉的效果 ,提高鹤望兰的授粉成功几率 ,对授粉的时间、同一花序的不同花朵、自花、异花等进行比较试验 .结果表明 :①在厦门地区 ,4～ 7月、9～ 11月进行人工授粉效果最好 ;②异花授粉的结果率明显高于自花授粉 ,异花授粉的结果率平均为 91 75 % ,自花授粉仅为 40 76 % ;③异花授粉的单果种子数为 2 4 5个、自花授粉为 10 4个 ,两者存在明显差异 ;④同一花序的各花朵间异花授粉结果率无差异 ,而进行自花授粉各花朵间存在明显差异 ;⑤同一花序的不同花朵间授粉结实的单果种子数无差异     

鹤望兰的自花与异花授粉研究

珍稀名贵花卉鹤望兰是典型的鸟媒植物，引种到我国栽培，由于没有蜂鸟，必须人工授粉才能结实.为了研究人工授粉的效果，提高鹤望兰的授粉成功几率，对授粉的时间、同一花序的不同花朵、自花、异花等进行比较试验.结果表明①在厦门地区，4～7月、9～11月进行人工授粉效果最好；②异花授粉的结果率明显高于自花授粉，异花授粉的结果率平均为91.75%，自花授粉仅为40.76%；③异花授粉的单果种子数为24.5个、自花授粉为10.4个，两者存在明显差异；④同一花序的各花朵间异花授粉结果率无差异，而进行自花授粉各花朵间存在明显差异；⑤同一花序的不同花朵间授粉结实的单果种子数无差异.     

数值预报集合动力因子对吉林省强降水的检验

利用吉林省自动站和加密自动站资料以及吉林省数值预报集合动力因子预报系统资料,对2012年6月吉林省18次强降水天气落区和预报与吉林省数值预报产品之集合动力因子进行检验分析,结果表明:吉林省数值预报产品集合动力因子对吉林省6月的强降水具有较好的指示意义,但对强降水落区的预报存在一定的偏差。     

基于遗传程序设计的产流预报模型

产流预报模型是洪水预报的基础,为了提高产流预报精度,将遗传程序引入降水、径流关系回归模型中。遗传程序能够通过自身演化寻找因果变量之间的回归关系,自动形成函数表达式,比传统方法有很大的灵活性,不必事先选定具体的数学表达式。将该预报模型应用于陡河水库的径流预报,并同传统线性回归方法进行比较,结果表明:基于遗传程序设计的产流预报模型适应性强,拟合精度高,适合解决非线性问题,为径流预报提供了新方法。     

基于Gappy POD和WRF模式的风速数据重构

由于地形较为复杂且观测站稀疏等原因导致西藏自治区那曲市中东部一带的风速重构较为困难.计算了WRF模式在研究区域内格点处的风场数据并以此为基础计算风场的主要特征,采用优化的经典POD算法将该区域仅有的8个稳定台站的风观测数据应用于提升模式输出数据的精度.交叉检验结果表明该方法能够提高地形复杂的观测站稀疏区域内任意点处的模式风速重构的精度.     

异花授粉对‘脐橙52’生长发育及果实品质的影响

以茂谷桔橙作为授粉树,对脐橙52进行异花授粉试验,探讨异花授粉对脐橙52生长发育及果实品质的影响,结果表明:异花授粉不影响脐橙52的产量和无籽特性,可以显著提高果实可溶性固形物含量,并提早成熟。     

温度和授粉影响东北蒲公英花开闭的初步研究

东北蒲公英(Taraxacum ohwianum Kitam.)花序重复开放3~4 d后,就永久性闭合。其授粉与否对花的寿命影响不大,但授粉过程会加速花朵闭合,减少花朵展示时间。温度和授粉均影响花朵开闭,东北蒲公英在20℃左右保持开放状态,低于15℃花序开始闭合。小花开放数量以及天气情况都会影响昆虫种类和数量,从而进一步影响花朵闭合进程;授粉过程可大大缩短花朵展示时间,平均减少4 h/d左右。传粉昆虫数量越多、温度越高,花朵闭合进程就越快。     

基于信息扩散近似推理的产流预报模型

为了提高预报精度,充分利用和挖掘数据中包含的隐信息,以陡河水库为计算实例,应用信息扩散近似推理技术建立预报模型,并通过与遗传程序和传统线性回归方法对计算结果进行对比分析。结果表明:该模型预报精度较高,且具有前期数据处理简单的优势,可用于流域降雨、径流相关图的修正,有很好的应用价值。     

一种基于时间序列模型的风速预测方法

分析了美国HMO（Health Maintenance Organization）市场结构主要指标及部分医疗和社会经济指标对美国医疗费用的影响,采用1995-2007年数据,利用主成分分析（PCA）方法与BP神经网络构建预测模型,对美国支出在医院方面的医疗费用进行拟合及预测,预测结果与实际值之间的相对误差小于0.25%,表明可基于该模型考察在HMO市场结构影响下的美国医疗费用.     

基于改进BP网络模型的水质预测模型的研究

 运用人工神经网络理论和方法,建立了基于三层BP网络的预测模型,并对BP算法进行了改进。并就长江流域丰水期全流域的水质情况进行模拟比较,确定了该模型的隐含节点数以及实用范围,并能较精确地预测今后5年的发展趋势，且预测结果客观。证明了该预测模型具有较强泛化能力,是一种行之有效的预测非线性类问题的模型。     

基于ArcEngine的山地近地表风速网格化系统的设计与实现

为了利用有限的气象观测资料来快速推算无观测资料地区的山地近地表风速,在Microsoft Visual Studio 2008平台上,用C#语言和ArcEngine组件开发了山地近地表风速网格化系统,实现了近地表风速影响因子提取、风速模拟、残差订正等功能,提高了风速网格化效率,可以为山地风资源评估、生态环境保护等方面提供细致的风速数据。     

风速风向的解算方法研究

首先分析了影响广东省第三产业发展的主要因素,指出由于上述因素相互制约、相互影响,导致第三产业的发展呈现出高度的非线性特征,并使得单一的预测模型在预测效果和泛化能力方面难以胜任.在此基础上,提出了基于神经网络集成的组合预测模型,对广东省第三产业的发展进行预测,阐述了算法的基本原理和数据处理流程,实证分析表明：基于神经网络集成的组合预测模型要比单一预测模型的预测精度高.     

基于通径分析的龙爪槐液流预测模型研究

利用DYNAGAGE包裹式茎流测量系统和MONITOR自动气象站测量了鲁东大学校内一株典型龙爪槐(Sophora japonica)的液流速率和微环境气象条件,对所得数据进行通径分析,得到了龙爪槐的液流速率回归预测模型,并对预测结果进行了分析。结果表明,在充分供水条件下,太阳总辐射量、光合有效辐射量和大气温度是影响龙爪槐液流的主要气象因子;预测模型的精度随距离参照日期的延长而降低,预测模型的精度在17:00之后显著降低。     

自动观测和人工观测风的差异及其订正的初步研究

利用人工和自动站平行观测的风数据,对两种观测得到风资料的差异进行了对比和分析。结果表明,不同的风速等级、观测仪器以及不同区域对观测差异都有影响;针对不同的影响因子进行了相应的订正,结果显示,按照不同风速等级进行订正的效果最好。     

我国东部黑潮海域海表风速和海表温度变化特征

通过AVHRR资料和Quick-SCAT资料分析了我国东部海域特殊的海气相互作用特点,并对我国东部黑潮海域的海表风速和海表温度时间分布特征和关系进行了分析。结果表明,我国东部海域黑潮海区海表温度与海表风速之间存在特殊的正相关关系,黑潮海域海表温度与海表风速的冷暖分布均呈现一一对应关系,即大风速区位于暖脊上,而小风速区出现在冷槽上空。这种正相关关系是影响我国东部海域海气相互作用的重要因素,且这种正相关关系随着季节和年份的不同有所变化,在冬、春季节表现最为明显,且春季强于冬季。     

基于GSM和SVM的区域年用水量回归预测模型研究

区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应用于民勤县年用水量预测,结果表明:该预测模型的绝对误差和相对误差较小,精度较高,用于该县的年用水量预测是行之有效的。