简介:通过收集各附件I缔约方最新递交的森林管理参考水平报告和专家评审报告,对各缔约方采用的森林管理参考水平确定方法进行了综述,重点分析了确定森林管理参考水平的三个基本要素:森林管理核算面积、核算参数和采伐量.大部分缔约方采用了国别方法或欧盟共同方法,少数缔约方采用历史数据或其外推作为参考水平.由于采用的核算方法和参数基本上都是基于国家温室气体清单和国家森林资源清查数据,因此森林龄级结构和采伐量的预测成为影响森林管理参考水平的重要因素.各缔约方在确定其森林管理参考水平时,尽可能利用其森林特点,结合宏观经济预测,采取尽可能降低参考水平的策略,以在《京都议定书》第二承诺期最大限度地利用森林管理碳吸收汇.
简介:通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言VisualBasic6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。