几种约束优化算法求解含“开关”过程的条件非线性最优扰动的比较

求解条件非线性最优扰动(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)属约束最优化问题,一般采用基于伴随模式提供梯度信息的约束优化算法(简称ADJ)进行求解。当优化问题涉及不连续的"开关"过程时,传统优化算法的寻优能力会受到较大的影响。近年来遗传算法(Genetic Algorithm,GA)因其在非光滑优化问题中的鲁棒性备受关注,但GA的性能不仅与优化问题有关,还取决于遗传算子的配置。本文将一种新的约束GA(GA1)用于求解CNOP,并对GA1,ADJ及具有不同遗传算子配置的约束GA(GA2)求解含"开关"过程的CNOP时的性能进行了比较。数值试验结果显示,GA1和GA2的全局寻优能力明显优于ADJ,后者易于陷入局部最优;对于不同的初猜值(不同的初始种群),GA1求解的CNOP能够保持一个较为一致的空间结构,ADJ求解的CNOP呈现了明显的两种结构,一种代表的是全局CNOP,一种是局部CNOP。通过验证不同遗传策略对优化结果的影响发现,对不同的优化问题,采用合适的遗传策略以及合适的参数设置是获取更好优化结果的一种有效途径。     

THE EFFECTIVENESS OF GENETIC ALGORITHM IN CAPTURING CONDITIONAL NONLINEAR OPTIMAL PERTURBATION WITH PARAMETERIZATION “ON-OFF” SWITCHES INCLUDED BY A MODEL

In the typhoon adaptive observation based on conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP), the ‘on-off’ switch caused by moist physical parameterization in prediction models prevents the conventional adjoint method from providing correct gradient during the optimization process. To address this problem, the capture of CNOP, when the “on-off” switches are included in models, is treated as non-smooth optimization in this study, and the genetic algorithm (GA) is introduced. After detailed algorithm procedures are formulated using an idealized model with parameterization “on-off” switches in the forcing term, the impacts of “on-off” switches on the capture of CNOP are analyzed, and three numerical experiments are conducted to check the effectiveness of GA in capturing CNOP and to analyze the impacts of different initial populations on the optimization result. The result shows that GA is competent for the capture of CNOP in the context of the idealized model with parameterization ‘on-off’ switches in this study. Finally, the advantages and disadvantages of GA in capturing CNOP are analyzed in detail.     

遗传算法求解最大预报误差的可行性研究

利用条件非线性最优扰动（conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP）可以实现最大预报误差的上界估计。CNOP通常由基于梯度信息的约束优化算法进行求解,且其中的梯度信息由伴随模式提供。然而当非线性模式中含不连续＂开关＂时,传统伴随方法不能为优化过程提供正确的梯度方向,从而导致优化失败。为此,采用自适应变异和混合交叉的遗传算法,联赛选择机制和小生境技术的约束处理方法来求解最大预报误差上界。为检验新方法的有效性,以修改的Lorenz模型作为预报模式,对3个初始态分别用新方法和传统伴随方法进行比较,数值试验结果显示新方法求解出的最大预报误差的上界更加精确。     

基于进化方向遗传算法的四维变分资料同化方法

数值天气预报模式初始时刻要素场的变分同化问题是一个非线性最优化问题。利用进化方向遗传算法（EDGA）求解该最优化问题，并对理想初始场作数值模拟，结果表明模拟的效果较好。     

关于线性奇异向量和条件非线性最优扰动差别的一个注记

奇异向量(singular vectors,SVs)和条件非线性最优扰动(conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP)已广泛应用于研究大气—海洋系统的不稳定性以及与其相关的可预报性、集合预报和目标观测问题研究。本文首先回顾了SVs和CNOP的发展历史,并简单描述了它们的基本原理;然后针对二维正压准地转模式,使用不同的范数组合,分析了第一线性奇异向量(first singular vector,FSV)和CNOP之间的异同。结果表明,当优化时间较短时,度量SVs和CNOP大小的范数不同也将导致FSV和CNOP相差很大,而当度量SVs和CNOP大小的范数相同时,FSV和CNOP之间的差别则主要是由非线性物理过程作用的结果。因此,针对不同的物理问题,应该选取合适的度量范数研究FSV和CNOP以及其所引起的大气或海洋动力学的异同,从而揭示非线性物理过程的影响机理。     

条件非线性最优扰动方法在台风“风神”和“凤凰”相互作用过程中的应用研究

利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法,对2002年发生在西太平洋上的台风“风神”和“凤凰”之间的相互作用进行研究。CNOP方法可揭示出“风神”对“凤凰”单向引导作用的过程,表现为若将“凤凰”所在区域作为验证区域,用CNOP方法识别的敏感区主要位于“风神”所在区域,呈现出环绕“风神”的半环状结构;若将“风神”所在区域作为验证区域,则CNOP方法所识别的敏感区主要位于“风神”与副高交界的地方,远离“凤凰”所在的区域,可见,“风神”主要受副高的影响。敏感性试验表明,CNOP所识别的敏感区内误差的发展要大于台风中心周围区域内初始误差的发展,且在全场误差的发展中占有较大的比重,说明CNOP所识别的敏感区对验证区域的预报有较大的影响。      

条件非线性最优扰动(CNOP):简介与数值求解

介绍了条件非线性最优扰动(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)的定义及其在大气和海洋等可预报性研究中的应用。根据研究对象不同,CNOP分为与初始扰动有关的CNOP(CNOP-I)方法、与模式参数扰动有关的CNOP(CNOP-P)方法和同时考虑初始扰动和模式参数扰动的CNOP方法。目前,CNOP-I方法已经应用于ENSO、黑潮和阻塞可预报性以及热盐环流和草原生态系统稳定性的研究。此外,CNOP-I方法也被应用于探讨台风目标观测的研究,利用CNOP-I方法能够识别出台风预报的初值敏感区,通过观测系统模拟试验表明在初值敏感区增加观测能够有效改进台风的预报技巧。CNOP-P方法也在ENSO和黑潮可预报性以及热盐环流和草原生态系统稳定性研究中得到了应用。为了将CNOP方法应用于更多的领域,本文利用一个简单的Burgers方程,介绍了如何通过建立Burgers方程的切线性模式和伴随模式,从而利用非线性最优化算法计算获得CNOP。这一数值试验为将CNOP方法应用于更多的领域提供了借鉴。     

MJO随机强迫对CNOP型初始误差演变的影响

用Zebiak-Cane模式和季节内振荡(Madden-Julian Oscillation,MJO)的参数化表述以及条件非线性最优扰动(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)方法,分析了以ENSO事件为基态的CNOP型初始误差的空间结构增长规律。结果表明,参数化的MJO对CNOP型初始误差的发展影响较小,其影响主要是使中东太平洋的海表面温度异常增大。CNOP型初始误差比由MJO不确定性产生的模式误差的影响大,前者可能是造成ENSO事件预报不确定性的主要误差来源。由于CNOP型初始误差的局地性,本结论可用来指导ENSO的目标观测和适应性资料同化。     

包含“开关”变量的MM5四维变分资料同化系统

数值模式中的湿物理过程对于模拟各种尺度的天气现象非常重要,但它会使得模式方程的状态变量不连续,这种不连续在模式程序中表现为“开关”变量。本文对包括Kuo降水参数化方案的非静力中尺度数值模式MM5的四维变分资料同化系统进行研究,利用对实际降水的模拟,比较详细地讨论了有关的“开关”变量以及切向线性化和伴随问题。结果表明：对于一个离散的数值模式,保持“开关”变量与基态一致,用伴随码方法构造的伴随模式计算的梯度值能够为最小化过程提供较好的下降方向;Kuo方案中对流每隔一个积分步的交替发生并不影响目标函数最小化的收敛速度;“开关”变量的存在也不影响将风、温度、气压和比湿结合起来同化对MM5降水预报准确性的提高。     

一种求解条件非线性最优扰动的快速算法及其在台风目标观测中的初步检验

条件非线性最优扰动(CNOP)是Mu等2003年提出的一个新的理论方法,它是线性奇异向量在非线性情形的推广,克服了线性奇异向量不能代表非线性系统最快发展扰动的缺陷,成为非线性系统可预报性和敏感性等研究新的有效工具.然而,由于以往CNOP的求解需要采用伴随技术,计算量相当巨大,限制了该方法的推广应用.为了克服这一困难,本文基于经验正交分解(EOF),提出了一种求解CNOP的快速算法,利用GRAPES区域业务预报模式实现了CNOP快速计算,并在台风"麦莎"的目标观测研究中得到初步检验,通过观测系统模拟实验(OSSE)检验了该方法确定敏感性区域(瞄准区)的有效性和可行性.试验结果表明,用快速算法求解的CNOP,其净能量随时间快速地发展,而且发展呈非线性.在台风"麦莎"个例的目标观测试验中,用快速算法得到的预报时间为24 h的CNOP可以有效地识别瞄准区,并通过瞄准区内初值的改善,可明显减少目标区域(检验区)内24 h累计降水预报误差.尤其,累计降水预报的这种改进效果能够延伸到更长时间(如72 h),尽管检验时间是设在第24小时.进一步分析发现,24 h累计降水预报误差的减少是通过利用瞄准区内改善的初值改进初始时刻台风暖心结构、高空相对涡度以及水汽条件等而得以实现的.     

Open Data Services和Socket的应用研究--数据库服务器与应用程序间网络通信接口模块的设计

在数据库应用系统开发时常遇到的问题是如何合理的设计外部进程访问数据库的时闻控制方案，在满足设计要求的响应时问的前提下。把握好系统与网络负载同系统事务响应处理速度之间的平衡关系。但在实际开发过程中对于某些类型数据的响应处理缺乏有效率的解决途径。此类数据采用通常的处理方式往往不能较好地得到解决。基于此，开发了1种由ODS API和Socket缩程的数据库ESP扩展方法，由应用系统主动查询方式变为数据库系统主动通知或推送的方式，从而提供了1种高效率的解决方案。     

"97.5"、"81.5"两次孟湾风暴过程的对比分析

对发生季节、地域及影响系统都十分相似的"97.5"、"81.5"两次孟湾风暴过程进行对比分析,结果发现,由于影响系统强度的差异,造成降水的范围及量级均有所不同.     

“气候外交”与达沃斯“六大挑战”

作者从事气候变化外交谈判多年,而2005年对气候变化外交谈判来说是具有里程碑意义的一年。同时,在2005 年1月举行的达沃斯世界经济论坛上选出的六项优先议题(称六大挑战)中,气候变化的议题位居第三。作者以他敏锐的思考,科学的分析,把气候外交与达沃斯六大挑战的深刻内涵作了充分的诠释,并对未来的气候变化谈判充满了信心。     

“西马仑”与“海贝思”台风特大暴雨对比分析

利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料、卫星云图和雷达回波等资料,采用多种物理量诊断分析方法,对路径相似、在闽南地区产生特大暴雨的1308号台风"西马仑"和1407号台风"海贝思"的环流形势特征、云系结构特征及水汽、动力、热力条件进行了对比分析。结果表明:"西马仑"的过程特点是雨强大、降水时间集中,而"海贝思"的特点则是雨强小、降水时间长;"西马仑"云系结构紧密,属中尺度对流云团降水,而"海贝思"云系结构松散,其外围的螺旋云带产生的列车效应是产生特大暴雨的重要原因;两个台风都具有低空急流、风速辐合、低层辐合高层辐散流场等有利于产生特大暴雨的环流形势特征;两个台风都存在低空偏东风和偏南风急流,两支急流为暴雨区提供了充足的水汽条件,低空急流较强的时段与强降水时段相对应;台风中心附近强辐合辐散区的建立和维持是产生特大暴雨重要的动力条件,水汽辐合区的面积和强度与暴雨区范围和降水强度相吻合;垂直速度大值区的维持时间与强降水的维持时间相一致;垂直速度、假相当位温和水汽通量散度的增大和减小,可作为降水增大和减弱的重要依据之一;暴雨区主要落在700 h Pa螺旋度场大值区内,所以螺旋度分析可为台风暴雨落区预报提供参考依据。     

超强台风“罗莎”和“韦帕”大风过程对比分析

摘要利用常规探空和地面、加密自动站资料、FY-2C卫星红外云图资料以及多普勒雷达径向速度资料,对2007年登陆浙南闽北交界的超强台风“罗莎”和“韦帕”大风过程及成因进行了对比分析。结果发现：地面气压场的分布对台风登陆前后大风的出现时间、影响范围以及登陆后大风的持续时间有重要的影响;台风登陆之前FY-2C红外云图对大风的影响范围有一定的指示作用,而台风外围螺旋云带进入东海海域的时间则可以作为预报台风大风开始影响温州的一个参考依据;多普勒雷达最大径向速度对台风极大风速的预测有重要的参考作用。     

"预报挑战度"和"可预报性演变指数"简介

"预报挑战度"(measure of forecast challenge,MFC)是一种衡量预报难易的新尺度;"可预报性演变指数"(predictability horizon diagram index,PHDX)是一种检验集合预报的新评分。这二种新指标是杜钧等于2019年提出来的,文章发表在美国气象学会英文杂志《天气和预报》上。为了让国内基层台站业务预报和研发人员也能熟悉和应用这些方法,我们在此作一简短的总结介绍。     

黑龙江省“冷”“暖”冬时空分布特征

利用黑龙江省61个站1961～2006年冬季平均气温观测资料,首次采用月平均气温权重系数法确定了黑龙江省“冷”“暖”冬的标准,分析了黑龙江省“冷”“暖”冬的气候变化趋势和空间分布特征。结果表明：在1980年以后呈明显变暖趋势,冬季平均气温和暖冬指数的气候变率分别为0．568℃／10a、13％／10a,增暖高于全国平均水平;黑龙江省大部份地区冷暖冬权重系数指标的气候变率在0．4℃～0．8℃／10a之间,山区大于相对较湿润的平原。     

黑龙江省"冷""暖"冬时室分布特征

利用黑龙江省61个站1961～2006年冬季平均气温观测资料,首次采用月平均气温权重系数法确定了黑龙江省"冷""暖"冬的标准,分析了黑龙江省"冷""暖"冬的气候变化趋势和空间分布特征.结果表明:在1980年以后呈明显变暖趋势,冬季平均气温和暖冬指数的气候变率分别为0.568 ℃/10 a、13%/10 a,增暖高于全国平均水平;黑龙江省大部份地区冷暖冬权重系数指标的气候变率在0.4℃～0.8℃/10 a之间,山区大于相对较湿润的平原.     

北极海冰“强信号”影响域

冰冻圈作为下垫面的一个重要组成部分 ,与大气处于不断的相互作用过程中。文中主要研究了北极海冰与中国华北地区降水的关系。研究结果揭示了中国区域与北半球季尺度气候变异前期北极海冰“强信号”现象。探讨了中国华北地区旱涝前期北极海冰特征 ,比较了华北旱涝前期北极海冰相关区域特征分布 ,并揭示出北极海冰“强信号”区与中国区域夏季降水的相关分布 ,分析了北极海冰“强信号”区对华北地区夏季旱涝影响的动力结构特征。     

"南川"、"狮子山"外围云系对温州的风雨影响分析

利用温州地区地面自动气象站观测资料、Micaps资料、NCEP/NCAR1°×1°再分析资料和温州新一代气象雷达资料等,对"南川""狮子山"外围云系对温州造成的大风和强降水进行分析,并总结出台风外围云系影响时大风和强降水的预报着眼点:可根据雷达基本速度场中的强径向风、地面气压梯度的增大区和台风路径、移速等判断大风;可在...