基于遗传算法的四维变分资料同化技术的研究

将遗传算法应用于四维变分资料同化问题,提供一种新的较为有效的数值预报初始场优化方法,给出了相应的理论依据和详细算法,并结合变分问题本身的特点,设计合理的遗传编码、遗传操作和遗传参数.同时,以二维的浅水方程模式为例建立基于遗传算法的变分同化模型,并从多方面与伴随模式变分同化方案进行分析比较.数值试验结果表明,基于遗传算法的变分同化方案取得了比较满意的同化效果.     

基于多尺度特征融合网络的云和云阴影检测试验

基于深度学习的高分辨率光学影像云检测过程中,云和云阴影及其边缘细节丢失较为严重,主要原因在于不同尺度空间语义信息特征融合存在不足。针对该问题,本文构建一种基于深度学习的多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Network, MFFN）的云和云阴影检测方法,该算法结合防止网络退化的残差神经网络模块（Res.block）、扩大网络感受野的多尺度卷积模块（MCM）和提取并融合不同尺度信息的多尺度特征模块（MFM）。试验表明,本算法能提取丰富的空间信息与语义信息,可取得较为精细的云与云阴影掩模,具有较高检测精度,其中云检测准确率达0.9796,云阴影检测准确率达0.8307。同时,该工作可为深度学习技术应用于业务云检测提供理论支持及技术储备。     

散射计海面风场的二维变分模糊去除方法

为了去除散射计资料反演的海面风场模糊解,开发了一种二维变分模糊去除法进行风向模糊的去除,并进行了试验和与HIRLAM模式输出结果进行对比,结果表明:二维变分模糊去除方法处理的结果是理想的,可以推广到我国未来发射的HY-2散射计数据的处理中。     

基于空-谱先验条件随机场的高分辨率遥感影像变化检测方法

高空间分辨率遥感影像能够提供丰富的空间细节信息,使利用遥感影像进行精细变化检测成为可能.为充分挖掘高分辨率影像中的光谱、空间信息,本文提出一种基于影像空-谱先验信息的条件随机场（Conditional Random Field based on Spectral-Spatial Prior,SSPCRF）模型,该方法使用显著性检测方式自动提供先验光谱-空间样本信息,提高一元势能构建精度,有效缓解一元势能构建不准确导致的推理过程中的误差传递问题,并在二元势能中综合考虑标记场与观察影像的空间上下文信息以保持变化地物轮廓信息.最后,使用基于消息传递机制的推理方法将模型进行全局优化.在2组高分辨率影像数据集上的实验结果表明该方法能够提供较精确的初始变化检测信息,使得在减少变化检测结果中虚警点的同时保持变化地物细节信息.     

一种区域格点三维变分分析方案--基本框架和初步试验

给出一种区域格点三维变分分析方案的基本框架.对方案中阶数巨大的背景场误差协方差矩阵加以处理,选用位势高度和风场非平衡部分的纬向风速、经向风速作为分析变量,减少矩阵阶数;进行变量变换,避免矩阵求逆;然后,采用与最优插值方案相似的水平和垂直方向可分离的理想相关模型,在水平方向上用递归滤波器代替矩阵运算,从而实现变分分析方案的求解.用单个和理想分布观测资料对方案测试,并进行实例试验,得到很好的计算结果.     

支持向量机在积雪检测中的应用

针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS（Earth Observation System/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）影像资料中的积雪检测,提出了基于支持向量机SVMs（Sup-port Vector Machines）的遥感影像分类方法。分析了积雪检测过程中的特征选择和提取,建立基于支持向量机的遥感影像分类模型,并进行了积雪检测试验。结果表明,特征选择对积雪检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势,值得进一步推广使用。     

地-气耦合动力系统的研究

研究了一类地-气耦合系统的非线性模型,目的是创建一个地-气振子模型的非线性方程的渐近求解方法,利用变分迭代方法,构造了对应问题解的近似展开式。即首先引入一组泛函和计算出它们的变分,并算出Lagrange乘子,其次,决定变分迭代,最后得到原地-气振子模型非线性问题解的一致收敛的近似展开式。     

在非匀质波动中应用拉格朗日函数平均法应注意的问题

本文主要讨论了变分原理在解决有关非均质波动中存在的问题,并分析了使用普通变分原理、限制性变分原理、多重尺度法对惯性重力内波方程进行研究的结果,发现使用变分原理,限制性变分原理都是有条件的,即它们仅对某些类型的方程才有效,而对于有些方程用不同的方法,可得到不同的结果.这些对以后正确使用变分原理有一定的参考价值.     

基于带约束项广义变分同化AIRS云影响亮温研究

经典变分同化基于误差服从高斯分布理论,在同化受云影响的红外探测器通道亮温时,需进行云检测或只同化权重函数峰值位于云顶之上的通道亮温。在云检测过程中需对亮温进行严格的质量控制以剔除"离群值",导致丢失大量有用数据。文中基于带约束项非高斯模型的广义变分对高光谱大气红外探测器(Atmospheric Infra-Red Sounder,AIRS)受云影响亮温进行了初步的同化研究。在执行过程中,首先,动态选择AIRS通道形成通道子集。其次,把云参数(有效云量和有效云顶气压)作为辐射传输模式输入变量参与变分同化极小化迭代并用于通道子集亮温模拟。同化试验结果表明,对于高云,基于Cauchy-估计的变分同化反演结果最好,而对于中云和低云,基于Huber-估计得到了较好的同化反演结果。然而,在反演模式高层温度时,基于Fair-估计反而得到了较差的结果,但其对于湿度反演效果较为理想,其结果可能与Fair-估计分布的固有特点有关。带约束项广义变分同化方法对受云影响亮温的同化效果比经典变分方法的好,但依赖于M-估计的选取。     

变分连续同化中优化步长的推导方法及数值试验

一个好的变分同化方法,必须考虑到预报模式具有误差,并对模式误差进行纠正.变分连续同化(VCA)通过在模式方程中引进一个修正项,连续地调整模式变量,从而达到以上目的.在变分连续同化的迭代过程中,优化步长的选取方法对于同化迭代是否收敛、收敛速度快慢与否都至关重要,文中推导了一种有效利用观测资料计算优化步长的新方法,并以大气运动方程中一维非线性平流波和二维惯性波为例,进行了四维变分资料同化数值试验.数值结果表明,VCA方法和计算优化步长的公式都是有效的.     

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

台风“碧利斯”的雷达反演与改进

利用两步变分反演方法研究2006年第4号台风＂碧利斯＂,比较单部雷达资料和双部雷达资料的反演结果。结果表明：利用单部雷达资料不能很好地反演出台风的风场结构特征,而双部雷达资料在第一步反演背景场时,可以显示出台风的涡旋特征。通过检验发现,此次台风过程的水平切向风在最大风速半径内部与Rankine模型相近,外部与Chen 3模型接近。为了更有效地利用单部雷达的观测信息准确定位台风的移动路径,故在单部雷达资料第一步反演背景场时加入模型弱约束。反演结果表明,加入模型弱约束后,反演的背景风场可以看出台风的涡旋特征,通过第二步反演后与双部雷达资料结果相近;加模型弱约束的单部雷达反演结果与双部雷达反演结果间u、v分量的相关系数均为0.8或以上,2—7 km高度层u、v分量的均方根误差明显减小。     

台风“碧利斯”的雷达反演及改进

利用两步变分反演方法,研究2006年第4号台风“碧利斯”,对照单部雷达资料和两部雷达资料的反演结果。结果表明：利用单部雷达资料不能很好的反演出台风的风场结构特征,而两部雷达资料在第一步反演背景场时,可以看出台风的涡旋特征。通过检验发现,此次台风过程的水平切向风在最大风速半径内部与Rankine模型相近,外部与Chen 3模型接近。为了更有效地利用单部雷达的观测信息准确定位台风的移动路径,故在单部雷达资料第一步反演背景场时加入模型弱约束。反演结果表明,加入模型弱约束后,反演的背景风场就能看出台风的涡旋特征,通过第二步反演后与两部雷达资料结果相近;加模型弱约束的单部雷达反演结果与两部雷达反演结果间u、v分量的相关系数均在0.8或以上,2-7 km高度层u、v分量的均方根误差明显减小。     

WRF模式三维变分中背景误差协方差估计

利用WRF模式2008年5-10月逐日预报结果,通过NMC方法进行背景误差协方差(B)估计.给出其结构特征,进行单点数值试验,并利用不同B进行1个月的数值模拟试验,检验模拟降水效果.结果表明:通过单点数值试验验证估算的B结构合理.不同的B,资料同化过程差别较大,应用重新统计的B,同化效率更高,目标函数收敛更稳定.模式模...     

基于小波域高斯尺度混合模型的天气雷达图像高分辨率插值

采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合（GSM）模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结雷达回波强度数据小波频率域统计特点,建立小波域GSM模型;匹配天气雷达图像小波系数和GSM模型,利用贝叶斯理论估计更小尺度的小波系数,进行小波逆变换,完成高分辨率天气雷达图像插值。试验表明,该算法能从低分辨率图像中估计出高分辨率高频系数,且所利用的先验模型充分考虑降水数据本身的特点,可有效捕获降水回波结构的非高斯特征和局部相关特性,重建雷达图像中的局部变化细节。      

使用卫星资料进行边界层四维变分同化研究综述

数值天气预报是当前天气预报的重要手段之一,而同化工作一直是数值预报研究的重点。在查阅了近年来国内外相关文献的基础上,对使用卫星举行资料边界层四维变分同化的研究进展进行了论述,并对最优插值法和变分法2种主要的研究方法进行了简单介绍。研究结果认为,变分方法对于初始场的改善具有明显的效果,与纯粹的统计插值方法相比,变分法具有十分明显的优势;理论上变分法能够同化所有类型大气探测资料,对非常规探测的包容能力极强,不仅能最大限度地获得观测中的信息量,而且避免了各种反演不适定问题。     

变分同化框架通过背景误差协方差构建动力平衡约束的研究进展

通过背景误差协方差构建动力平衡约束是变分同化框架设计的重要环节。它不仅帮助实现变量间的协同分析,提高观测使用效率,还能改善变分极小化问题的性状。本文在系统梳理通过背景误差协方差引入动力平衡约束的方式、流程的基础上,对求解目前全球和有限区域变分同化系统普遍采用的准地转平衡和静力平衡约束的共性问题和存在的不足作了归纳总结。分析了求解准地转平衡约束的三类方案:动力平衡方程方案、统计方案和动力-统计相结合方案的优缺点。对照比较了不同垂直离散方案下求解静力平衡约束时遇到的欠定问题的表现以及解决途径。最后,展望了基于背景误差协方差构建动力平衡约束在赤道等特殊地区、高分辨率同化系统、以及集合-变分混合同化系统发展中面临的挑战和机遇。     

基于改进DBSCAN聚类算法的雷暴单体三维结构识别技术介绍

雷暴是一种严重威胁飞行安全的天气系统,利用地基多普勒天气雷达反射率因子数据和改进的DBSCAN聚类算法对雷暴单体的三维结构识别及特征量计算进行了研究,并在地基平台上对雷暴单体识别算法的有效性进行了验证分析。识别算法核心是将插值后的反射率因子三维网格数据作为输入量,采用多层反射率因子阈值基于改进的DBSCAN聚类方法识别所有等高面上的雷暴分量,并进行结构元素为3×3的腐蚀膨胀运算及雷暴分量特征核心提取,最后基于雷暴分量重叠面积进行垂直关联。结果表明:相对于SCIT算法,雷暴单体识别算法减少了雷暴分量识别的复杂性,可很好地识别任意形状的雷暴单体;使用多层阈值及特征核心提取技术可识别雷暴簇中的雷暴单体;利用腐蚀膨胀技术可解决雷暴单体虚假合并现象。算法可应用于民航机场雷暴的识别和预警。