太平机场雷暴分析预报

本文根据能量天气学原理，利用数理统计方法，对哈尔滨太平国际机场1995－1997年的资料进行综合分析，建立了雷暴预报的AmK模式、总温度模式和经验预报模式，在此基础上建立了一个雷暴集成预报模式，并在计算机上实现了自动分析、处理和预报，经回报检验和试报，效果较好。     

基于民航气象数据库的预报业务系统开发

一、民航气象数据库系统简介民航气象数据库系统于2008年7月1日正式投入业务运行,该系统以民航华北气象中心为主节点,通过ATM网络与地区气象中心(6个)、空管分局站(37个)构建民航气象广域网络,来实现民航气象数据资料的共享与传递。     

基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型

利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站（40°N,115°E）的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）0.49～1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36～0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.      

太阳质子事件中短期预报模型研究

太阳质子事件通量的预测对航天器抗辐射加固设计和航天员出舱活动具有非常重要的意义.针对一年以下的航天任务,利用经验统计方法,确认太阳活跃年和太阳平静年期间,1——365天不同时间段内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的太阳质子事件积分通量符合对数正态分布,且通量对数的标准偏差σ和期望值μ随任务期时间的变化满足对数函数形式.以此为基础,构建太阳质子通量的中短期预报模型.该模型能够针对太阳活跃年和太阳平静年,给出一定置信度下1——365天不同时间内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的质子事件通量分布,从而为执行中短期航天任务提供太阳质子事件通量的预测,以规避不必要的风险.      

宇宙线变化特征在强地磁暴预报中的应用

利用宇宙线中子探测数据定性分析了地面宇宙线多台站之间的相互联系以及大磁暴与宇宙线之间的响应关系. 以Irkutsk和Oulu宇宙线台站为例, 运用小波去噪技术提高数据的稳定性. 结果表明, 相同世界时条件下, 两站宇宙线通量相关性在事件发生时较高; 而相同地方时条件下, 相关性则在平静期较高. 进一步采用相同地方时条件对不同宇宙线台站的通量在平静期和扰动期的相对变化进行分析, 选取2004年7月强地磁暴典型事例进行直观分析, 发现大地磁暴前Irkutsk和Oulu台站的宇宙线相对通量发生明显差异, 可以尝试作为强地磁暴宇宙线先兆特征. 通过对2001年3月至2005年5月的强磁暴和中强磁暴进行统计, 得到与强地磁暴相关的适当宇宙线相对差异阈值. 将得到的阈值对2005年9月至2011年12月所有强磁暴及中强磁暴进行验证, 总成功率达到87.5%, 误报率为35.7%, 结果较好.      

基于Deform软件二次开发和BP神经网络的TA15多向锻造微观组织预报

通过热压缩实验构建了TA15合金的热变形真应力-应变曲线,以此为基础分别建立了合金双相区及单相区温度区间的热变形本构方程;基于热压缩试样动态再结晶的统计数据建立了TA15合金的动态再结晶模型。借助Deform提供的二次开发功能实现相关数学模型的程序化,制定正交实验方案,实现了TA15合金多向锻造变形的微观组织仿真。通过正交实验分析得出各项因子的影响对象及强弱差异,提出了双相区及单相区温度区间内的多向锻造最佳因子组合。建立了TA15合金多向锻造变形微观组织的BP （Back Propagation）神经网络预测模型,将预测结果与有限元仿真结果进行比较,结果表明两种方法的预测结果基本一致,但神经网络具备有限元仿真难以实现的良好细节预测能力,能更为细致地实现对微观组织分布状态的划分。     

空管之音

西南空管气象中心举行复杂天气预报竞赛为了提高预报员的预报水平,提升服务质量,切实做到"面向区域预报、提升服务品质、助力飞行安全",5月9日,西南空管局气象中心监视台组织全体预报员开展了一次雷雨季节复杂天气预报竞赛活动,主要针对西南地区未来48小时的复杂天气进行分析和预报。预报内     

太阳10.7cm射电流量中期预报模型研究(Ⅰ)

采用时间序列模型中的自回归方法开展了F_(10.7)中期预报研究.预报试验和误差分析结果表明,在太阳活动水平较低、F_(10.7)的27天周期性明显时自回归预报方法的预报精度高,具有较为理想的预报效果,但在日面有大活动区产生和消亡时预报效果不理想.这说明时间序列模型中的自回归方法能够较好地反映太阳F_(10.7)的27天周期性特征,对F_(10.7)中期预报模型的建立有一定适用性.通过对2005年9月21日至2007年6月7日期间预报结果的比较可以看出,自回归分析方法预报的精度与美国空军预报的相当。     

青岛机场一次暴雨过程的TBB特征分析

引言青岛夏季南方暖湿空气活跃,北方冷空气南下频繁．两者在此交汇常常出现强烈发展的对流云团,引发强度大、时间短的降水天气．造成严重灾害．因此对青岛的暴雨进行个例研究．总结预报规律是十分有意义的。耿敏等对青岛历年暴雨进行了统计分析,将青岛暴雨过程分为多个类型,作了大量的分析,并总结了关于台风暴雨、气旋暴雨和冷锋暴雨等类型暴雨过程的预报方法。     

近地轨道卫星的地影预报算法

针对传统地影预报算法计算量大,不适合星载计算机进行地影时刻自主预报的问题,提出一种地影预报星上算法。通过构造降维坐标系将卫星进出地影过程转换为“星-地-日”平面内的几何问题;基于常数变易法推导出阴影条件的隐式解析公式,其方程系数可由实时轨道参数确定。为简化计算,将星上算法设计为双层结构：构造迭代算法,依据实时轨道参数可精确预报卫星在每个节点上的地影时刻;而在任意两个节点之间采用解析算法进行近似预报。仿真结果表明,星上算法的预报精度高且计算量小,适合星载计算机进行地影时刻自主预报。