基于SMS的气象灾害短时临近自动预警系统设计与实现

目前,各种气象灾害频发,气象灾害造成的损失也越来越大。针对目前已经投入业务运行的各种气象探测设备观测数据进行自动实时分析并根据灾害性天气发生时气象数据达到的阈值条件通过手机短信发送相应气象灾害信息到各级气象预报服务业务人员手机,以便其在第一时间内进一步分析和处理,从而有效防范和应对各种气象灾害的发生。系统开发完毕并投入业务应用以来,根据气象业务应用实际情况表明系统在气象灾害预警、防灾减灾等业务中发挥了积极作用。     

数值预报中试系统设计与关键技术实现

气象数值预报模式是数值天气预报业务的重要基础,模式的研发改进需要在高性能计算环境中不断地开展模拟试验来检验评估预报效果。针对气象科学家手工编排批处理脚本开展数值模拟试验方式中存在的不便捷、耗时长、不可见、底层细节复杂、试验分析比对困难等问题,采用C/S架构,基于Python和工作流技术,设计实现了可视化界面交互“建模-计算-监控-分析-管理-共享”全流程集成应用的数值预报中试系统。应用结果表明,系统提升了模式研发试验效率和高性能计算机系统的易用性,在数值天气预报模式研发中试中发挥重要支撑作用,扩展性良好。     

基于水土耦合的泥石流预报系统设计与实现

为提高泥石流业务预报的准确性，满足泥石流减灾的需求，运用GIS技术，设计并实现基于流域水土耦合机制的区域泥石流预报系统。通过分布式水文模型和非饱和土极限平衡法实时评估每条泥石流流域内的水土混合物密度ρ，利用ρ判定区域内每条泥石流流域内发生泥石流概率的大小，实时发布泥石流预警信息。以四川省为研究区，以2013年7月9日特大降雨过程诱发大规模泥石流灾害事件作为系统的验证实例。验证结果表明，该系统运行稳定且具有较高的预报精度，能够很好地满足泥石流减灾需求。     

基于分布式架构的县级气象业务系统设计与实现

针对县级气象台业务集约化水平低的现状,利用C#、WPF、WCF以及SQL等技术,设计研发基于分布式架构的县级气象业务系统,实现了气象信息集成显示、预报预警、气象服务产品制作发布、业务流程监控等四大业务功能的集约化。业务应用表明,该系统可提高县级气象台预报预警业务效率和气象服务能力。     

空间光通信中轨道短时预报

瞄准、捕获和跟踪(PAT)技术是星间光通信的关键技术之一,高精度卫星轨道短时预报能有效实现PAT.首先在EGM96地球引力场模型下建立了卫星状态动力方程和预报方程,然后改进基于数值算法的扩展卡尔曼滤波算法对卫星轨道短时预报,最后以champ卫星星载GPS实时定轨数据为卡尔曼滤波器观测数据进行仿真实验:预报卫星位置误差约亚米级,速度误差约0.05m/s;卫星位置和速度的均方差估计趋于稳定,在一定程度上能很好地克服离散误差和模型误差对轨道估计精度的影响.PAT瞄准精度约1.6 μrad.预报轨道精度能满足空间光通信PAT技术要求.     

新一代多普勒雷达临近预报软件系统

详细介绍了基于我国业务布网的新一代多普勒天气雷达资料的临近预报系统的结构、组成,C++和Fortran的混合编程缩短了软件研发周期,功能库／组件技术的使用提高了软件系统的重用性,可定制的参数文件丰富了软件的功能和适用范围。     

公交车到站自动预报系统设计

设计了一套公交车到站自动预报系统,给出了该系统的总体设计方案,并对其组成及工作原理进行了阐述,着重介绍了系统硬件、软件架构及通信协议。最后,通过现场安装、调试、使用证明了该系统具有良好的工作性能和可靠性。     

基于时序分析的网络业务分析与预报

随着网络应用的迅速发展，提供保证一定质量的通信服务(QoS)成为一个重要的研究方向，而网络业务的分析与预报是保证QoS的关键技术。分析了天津市163，169，2163的拨号上网业务在线总时长，应用时间序列分析的方法对网络业务进行分析，并在模型基础上进行准确的预报。其结果对网络容量进行规划并提前进行相应的调整或升级，确保网络的整体运行状况是有意义的。     

实现准确预报的降水预报模型构建方法研究

研究降水预报模型的构建问题,提高预报准确度.在降水预报技术中,选用较多的预报因子构建预报模型并根据预报因子之间的联系训练得到准确模型,但受空气不稳定特性的影响使得预报因子之间的非线性联系极难准确描述,传统预报模型构建方法不能有效获取预报因子之间的联系,无法训练得到准确的预报模型,造成降水预报准确度不高的问题.为解决上述问题,提出模糊聚类算法构建降水预测模型的方法.根据空气的流动特性,采用模糊聚类算法分析预报因子内部的直接关联特性从而准确表述预报因子之间的联系,构建初始预报模型,并据最小二乘回归方法训练得到降水预报模型.实验表明,模糊聚类算法能够有效获取预报因子之间的联系,准确构建和训练预报模型,实现了降水的准确预报.     

OPTICS算法在雷电临近预报中的应用

针对密度分布不均的雷电定位资料,提出了一种基于OPTICS聚类算法的雷电临近预警模型。该模型运用OPTICS算法对雷暴天气连续时段的雷电定位资料进行聚类分析,有效剔除了影响雷暴云分布的稀疏点。在聚类分析结果基础上,利用"膨胀-侵蚀"算法还原雷暴云真实分布,根据雷暴云的移动趋势进行雷电落区预报。此外,针对传统预测算法运行时间长的缺陷,运用邻接表改进了OPTICS算法,且优化了可达队列更新策略。实验结果表明,基于改进的OPTICS算法所构建的雷电临近预报模型降低了算法运行时间,同时提高了雷电预报模型适应能力及预测的准确率。     

OPTICS算法在雷电临近预报中的应用

针对密度分布不均的雷电定位资料,提出了一种基于OPTICS聚类算法的雷电临近预警模型。该模型运用OPTICS算法对雷暴天气连续时段的雷电定位资料进行聚类分析,有效剔除了影响雷暴云分布的稀疏点。在聚类分析结果基础上,利用“膨胀〖CD*2〗侵蚀”算法还原雷暴云真实分布,根据雷暴云的移动趋势进行雷电落区预报。此外,针对传统预测算法运行时间长的缺陷,运用邻接表改进了OPTICS算法,且优化了可达队列更新策略。实验结果表明,基于改进的OPTICS算法所构建的雷电临近预报模型降低了算法运行时间,同时提高了雷电预报模型适应能力及预测的准确率。     

新一代短时天气预警报系统设计与实现*

利用现代化通信手段实时收集大容量数据,并结合地理信息系统,开发出一个完整的短时预警报服务平台,从系统需求、设计、实现三个方面进行了详细描述,着重介绍了通信系统设计、地理信息图层的实现,数据库设计。该系统设计在解决同类问题中具有普遍适用性,在实际应用中发挥了较大作用,取得了很好的效果。     

气象培训网络安全系统设计与实现

为保障气象干部培训安全、稳定、有序进行,提升培训网络安全防护能力,本文结合气象干部培训学院业务系统的情况以及网络安全现状,分析具体安全防护需求,对气象培训网络安全系统进行功能和架构设计,并阐述系统初步建设完成后的应用效果。     

基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法,较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象,提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先,对气象数据进行属性约简,降低数据维度;其次,在数据集上训练多种异构机器学习分类器,并基于预测质量筛选最优基分类器;最后,通过对最优基分类器训练权重,并结合集成策略产生最终分类器。实验表明,该方法优于传统单最优方法,其平均预测准确率提高了9.5%。     

经济发展预报系统研究与实现

本文研究并建立了经济发展预报模型,实现了集市场经济下生产方案的设计与优化、理想经济下均衡标准预测、资金盈余预测等于一体的预报软件系统,并利用新疆的经济发展现状对模型进行验证,确保了预报模型和系统的准确性。