蓝藻水华预报模型及基于遗传算法的参数优化

蓝藻水华预报是应对水危机,保障水资源供给的一项重要工作。以太湖北部三湾(竺山湖、梅梁湾、贡湖)为研究对象,采用动态空间环境建模技术,构建了蓝藻水华预报模型,并通过实地观测建立了模拟的初始参数集。利用2008年04-09月太湖水环境、气象等实测数据,采用遗传算法优化叶绿素a浓度预报模型中敏感度较高的4个参数。研究结果表明,该模型在蓝藻水华空间分布的预报上达到了一定的精度;采用遗传算法能全面、高效地进行参数优化,降低了模拟结果的相对残差,提高了模型预报精度。     

基于机场鸟情特点的驱鸟设备使用探讨

鸟击是随着飞机诞生而出现的一个全球性问题,具有突发性和多发性的特点。中国民航面临鸟击风险逐渐上升的趋势。根据重庆江北国际机场的鸟情数据,对比中国民航、部分国内机场和美国民航鸟击数据发现,机场具有飞行区集群活动鸟类、迁徙季节、飞行区及周边区域鸟击高发的特点。为加强对飞行区及周边区域鸟情的干扰和驱赶,笔者对目前市场上常见的声音、视觉、物理、化学等各类驱鸟设备（措施）作用原理及有效性进行分析,指出机场面临关键区域、重要时段驱鸟措施使用受限,驱鸟设备本身效果不足以及即时驱鸟设备对鸟情处置后果不确定等问题,并就此提出机场驱鸟设备配置与安装使用的建议,以期为机场驱鸟设备配置与使用提供参考。     

浙江千岛湖黄腿渔鸮的繁殖记录

<正>黄腿渔鸮(Ketupa flavipes)隶属于鸮形目鸱鸮科,1836年由英国博物学家Brian Houghton Hodgson在尼泊尔发现并命名。为单型种,无亚种分化。分布范围从喜马拉雅山脉延伸至中南半岛东部、中国大陆中南部及台湾,我国主要见于东部、中部和南部。在云南、贵州、四川、重庆、湖北、湖南、安徽、江西、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西和台湾等地有记录(郑光美2011),均为留鸟。黄腿渔鸮为我国国家Ⅱ级重点保护动物;在IUCN     

物候模式识别在生态动力预报中的应用

以物候资料和数值天气预报模式输出图为基础,应用模式识别和数理逻辑判断的自动化技术,阐述制作生态动力预报的原理、方法和步骤.生态动力预报技术使传统的物候学在气象学和自动化技术支持下,扩展应用到生态预报业务领域,使物候预报从单站预报阶段发展到区域预报阶段,同时促进了农业气象预报方法从定性、统计阶段向动力预报阶段发展.该方法在农作物播种、长势、灌溉与施肥、病虫害防治等方面具有广阔的应用前景.     

单季晚稻褐飞虱发生程度综合客观预报模型

以上海地区单季晚稻褐飞虱Nilaparvatalugens(St l)发生程度为研究对象 ,用地面气象因子、5 0 0hPa高空环流因子和北太平洋海温场因子 ,在挑选了相关系数较高且稳定性又好的预报因子后 ,在逐步回归和逐步判别分析方法基础上 ,集成建立了单季晚稻褐飞虱发生程度的长、中、短期客观预报模式。长期、中期和短期预报模式的起报时间分别为当年的 1月、3月和 8月中旬。这 3种预报模式对 1 985～1 998年的历史拟合和 1 999～ 2 0 0 2年的预报误差均在 1级以内。     

我国赤潮预报研究取得重要进展

“十五”国家科技攻关计划重点项目——赤潮灾害预报技术研究取得重要进展,赤潮灾害发生率的预报精度达到33%,比项目任务书要求的预报精度高了8个百分点。该课题由国家海洋局二所承担,课题组长由国家海洋局二所首席研究员黄韦艮、国家海洋局一所丁德文院士担纲,这是我国首次为“赤潮灾害预报技术研究”立项。研究期间,项目课题组利用开发成功的赤潮预报技术与模型,进行了试预报,共发布卫星遥感监测预报30次,赤潮统计与数值预报113次,赤潮发生率的预报精度达到33%,超过了25%的任务书指标。这一成果也通过了“十五”国家科技攻关计划重点项目…     

广州地区冬季鱼塘水温特征及其预测预报

冬季水温对耐寒性较差的热带、亚热带鱼类的安全越冬有重要影响。本文根据鱼塘水温和附近气象站气温观测资料 ,研究了广州地区冬季鱼塘水温特征及其预测模型。结果表明 ,与气温相比 ,鱼塘水温日振幅较小 ,日最高温度出现时间滞后 ,这种特征在逐时温度和日平均温度上表现得都非常明显 ;晴天条件下水温的日变化远大于阴天 ;随水层深度的增加 ,水温日振幅逐渐减小 ,位相滞后也愈加明显。水温与气温的交叉相关分析表明 ,水温与当日、前一日、前二日、前三日的气温有显著的相关关系 ,与前四日、前五日的关系已不明显。利用逐步回归分析 ,建立了以气温为自变量的各水层水温预报模型。各模型的回归效果都达到了显著水平 ,平均绝对误差均在 0 5℃以内 ,平均相对误差均在 1 0 %以内 ,具有较高的精度 ,可用于冬季鱼塘水温的预报。     

美国玉米和小麦产量动态预测遥感模型

粮食安全问题一直倍受世界各国关注,及时、准确地了解其他国家或地区的粮食生产状况,对于中国粮食贸易和粮食宏观调控,具有十分重要的意义.本文以美国冬小麦和玉米为研究对象,在分析各作物空间分布及生长季节的基础上,利用土地利用数据剔除非耕地信息,使提取的归一化植被指数(NDVI)客观地反映各作物的生长状况.以1998-2007年的SPOT VEGETATION旬最大值合成NDVI资料为数据源,研究了美国玉米和小麦生长季的旬NDVI与产量的关系,确定了不同月份的建模因子,分别建立了美国玉米和冬小麦不同月份的产量动态预报模型.通过对各模型估算产量与实际产量进行比较,各模型预报结果的相对误差大部分在3%以内,精度较高,说明建立的作物产量动态预报模型实用可行,能够投入产量预报业务应用.     

Fisher多级判别准则及其应用

论述了Fisher准则下多级判别的建模机理,并应用该原理将山东省胶南市第二代玉米螟百株累计卵量的3个影响因素压缩为一个新指标（即线性判别函数）,用这一个新指标对样品按距离最小准则判别归类。结果表明,历史拟合率为100％,两年预报,其结果与实际一致。     

害虫预测预报的生态学基础和应用技术研究进展

概述害虫预测预报领域的最新动态,包括理论基础：非线性动力学、景观生态学、生物地理统计学、异质种群和生态系统链接理论,以及应用技术：地碉诱捕、雷达监测、地理信息系统、全球定位系统、遥感、可视化技术和决策支持系统,对于害虫不则报的基础理论研究和害虫管理的生产应用都具有重要的指导意义。