民航京沪穗数值预报系统在广州的本地化试验

为了调整优化基于WRF模式的民航京沪穗数值预报系统在广州本地的预报效果,使用3组不同的物理参数化方案和资料同化方案组合,对发生在2011年10月13日~14日广东地区的暴雨过程进行模拟。降水预报结果显示不同物理参数化方案和资料同化方案对降水预报有较大的影响,使用香港城市大学大气研究实验室实时预报系统推荐的参数化方案的降水预报好于加拿大温哥华地区业务运行的参数化方案,使用香港的方案,不同化自动站资料的预报效果好于同化自动站资料。而环流形势场、相对湿度场、水汽通量场和CAPE指数场对不同参数化方案的敏感性要小于降水场,另外还分析了系统连续15天预报结果。最终结果表明,不论是降水场还是形势场,使用香港城市大学的方案并且不同化自动站资料的评分优于其他2种方案,可以作为广州本地业务方案使用。     

风廓线雷达资料在降水数值预报中的应用探讨

风场是水汽输送的主要动力,也是影响降水数值预报的重要因子。针对目前常规探空测风的分辨率不高、资料获取时间长、不能及时反映风场中小尺度变化的不足,以及在数值预报中应用受限的问题,采用同化风廓线雷达资料的方法,分析高分辨率的单点风场数据对初始场和预报场的作用。结果表明,把单点风廓线雷达资料在WRF模式中同化是可行的。同化后对风廓线雷达站点初始场的风场、湿度场改善明显,对站点周围一定范围内的流场也有不同程度的影响。同时降水强度和落区的预报结果也有不同程度的改善,尤其是风廓线雷达站下风方向比未同化前更接近实况,在其他方向上距离雷达越近改善效果越明显。另外,同化风廓线资料后,模式预报的涡度散度分布和水汽输送场也有不同程度的改善。     

格点同化对大气波导数值模拟的影响

利用NCEP再分析资料为背景场及常规的探空资料和地面资料,以2005年6月2日出现在黄海海域的大气波导为例,运用中尺度数值模式MM5,设计了2种初始场不同的数值模拟试验:1)NCEP资料;2)NCEP资料和常规探空资料。研究结果表明:格点同化能够改善大气波导的MM5数值模拟结果,提高MM5的大气波导参数模拟精度;在大气波导分布上,格点同化对陆地大气波导影响较大,对于海上的模拟区域分布几乎没有影响。     

利用GPS水汽资料对重庆一次暴雨过程的综合分析

为了更好地预报重庆地区暴雨发生的时间和落区,利用重庆地区基于GPS得到的GPS-PWV(Precipitable Water Vapor)资料结合WRF数值模拟对2012年一次暴雨过程进行综合分析,分析此次过程中重庆地区GPS-PWV的变化特征、不稳定能量以及动力抬升条件与降水的关系。研究结果表明:此次过程在降水之前有18小时到35小时的水汽聚集过程,在接近水汽通道的迎风坡面降水量转化率较高。综合分析不稳定能量和水汽通量散度的变化结合GPS-PWV提供的水汽场能够更好地预报降水发生的时间和落区。     

绵阳“9．22～27”持续暴雨过程特征及成因分析

利用常规实测资料、NCEP刷CAR再分析资料、T213分析资料,对绵阳地区2008年9月22—27日出现的持续性暴雨过程进行环流形势及物理量场分析,结果表明：此次降水过程可分为两个明显的降水时段,其区域不同、强度不一;副高、冷空气、两条水汽通道以及台风是此次过程的主要影响系统;第一降水时段的各物理量水平皆大于第二时段,不稳定能量、水汽和气流的辐合、辐散区分布及上升下沉气流的位置和强度对暴雨的强度和落区预报有较好的指示意义。     

2011年“7·3”特大暴雨天气过程诊断分析

为了更好的了解暴雨发生的机制且为未来预报奠定基础,需要对暴雨天气过程进行诊断分析.通过利用自动站降水观测资料、台站探空资料和NCEP逐6小时再分析资料,总结分析了成都地区2011年7月03至04日特大暴雨天气过程的环流背景和主要影响系统,并对相关物理量进行了诊断分析,结果表明:(1)这次降雨主要是在高空副高的突然加强西伸、低空西南急流的水汽输送和本地积聚的不稳定能量与弱冷空气侵入共同作用下产生的.(2)暴雨开始前,成都地区位于高空水汽通量散度梯度大值区北侧的辐散区.随着暴雨发展,水汽通量散度梯度区向北移动.(3)水汽通量散度正负临界值区和湿位涡对于本次降水落区的预报有较好的指示意义.在强降水区域,低层湿位涡的垂直正压项为明显的正值中心,斜压项为梯度大值区,斜压性很强.(4)风场在850hPa等压面和低层θe=325K(大约750hPa)等熵面上均表现为气旋式弯曲,有利于强降水的发生.     

2011年“7·3”特大暴雨天气过程诊断分析

为了更好的了解暴雨发生的机制且为未来预报奠定基础,需要对暴雨天气过程进行诊断分析.通过利用自动站降水观测资料、台站探空资料和NCEP逐6小时再分析资料,总结分析了成都地区2011年7月03至04日特大暴雨天气过程的环流背景和主要影响系统,并对相关物理量进行了诊断分析,结果表明:(1)这次降雨主要是在高空副高的突然加强西伸、低空西南急流的水汽输送和本地积聚的不稳定能量与弱冷空气侵入共同作用下产生的.(2)暴雨开始前,成都地区位于高空水汽通量散度梯度大值区北侧的辐散区.随着暴雨发展,水汽通量散度梯度区向北移动.(3)水汽通量散度正负临界值区和湿位涡对于本次降水落区的预报有较好的指示意义.在强降水区域,低层湿位涡的垂直正压项为明显的正值中心,斜压项为梯度大值区,斜压性很强.(4)风场在850hPa等压面和低层θe=325K(大约750hPa)等熵面上均表现为气旋式弯曲,有利于强降水的发生.     

一次川东暴雨的雷达资料同化试验与诊断分析

为了对大尺度暴雨天气过程的雷达资料四维变分同化效果进行验证,选取2013年6月29日至7月2日发生在川东遂宁地区的一次暴雨天气过程,使用WRF中尺度模式进行雷达资料的同化模拟试验,并使用模式输出进行诊断分析。结果表明,高时空分辨率的雷达资料使短时间窗口的四维变分同化成为可能。同化结果能很好地改善由地形和初始场误差等因素带来的模拟缺陷,模拟输出场能完整再现整个暴雨的发生发展过程。副高西南侧低空急流带来的海上水汽与南亚季风自南向北带来的水汽共同构成了本次过程稳定的水汽供应通道。中β尺度涡旋的不断生消交替形成了该次暴雨过程的3次降水阶段。垂直方向不稳定能量的快速累积,缓慢释放以及垂直方向强的水汽输送交换,是造成该次过程降水时间长,量级大的主要原因。     

基于GIS的汉江流域水汽输送与降水时空模式研究

水汽输送及降水模式对流域水文模型及水资源研究具有重要意义。汉江流域水资源对南水北调以及下游生态环境有重要影响,研究汉江流域水汽输送和降水的时空分布特征是水文模拟和水资源环境管理的基础。本文利用NCEP/NCAR再分析资料和汉江流域19个气象站点的降水资料,以及GIS数据库和分析工具,分析了汉江流域的水汽通量、可降水量、实测降水量和降水转换率的计算方法;以汉江流域1998年7月的气候再分析资料和降水资料为例,计算并分析了汉江流域1998年7月可降水量与实测降水量的空间分布特征,以及降水转化率的分布特征;探讨了水汽输送、可降水量、实测降水量,以及降水转化率的相关性和空间分布特征。通过分析汉江流域1981-2010年的可降水量和实际降水量的分布表明,汉江流域可降水量与降水量变化趋势基本相同,降水转换率近年有所增加。     

内蒙古数值天气预报集成方法初探

内蒙古气象台业务使用的降水量数值预报产品有:T213、T639、MM5、日本、德国数值预报场。各模式的预报准确率有较大差异。利用常规高空、地面观测资料和不同数值预报产品资料,在检验多个业务数值预报模式降水预报准确率基础上,借鉴集合预报新技术,完成对内蒙古数值预报集成试验。逐日滚动评定各种模式预报质量,优选高质量的模式作为集成对象,建立针对内蒙古降水的集成预报方程,并根据不同模式的预报准确率,动态分配预报方程的权重系数。     

Effect of lake surface temperature on the summer precipitation over the Tibetan Plateau

There are numerous lakes on the Tibetan Plateau (TP), but the role of lake temperature in precipitation over the TP remains unclear. Here the Weather Research and Forecasting (WRF) model was used to detect the impact of lakes on summer rainfall. Three test cases were used to evaluate the effect of lakes surface temperature (LSTs) on precipitation variability. The three cases used different methods to determine initial LSTs, including using sea surface temperature data (SST), the WRF inland water module (avg_tsfc), and a lake model. Results show that when precipitation was stimulated over the TP, LSTs cannot be initialized using SST, which led to large discrepancies of precipitation. Compared with the simulations, the simulated precipitation were improved obviously with LSTs using avg_tsfc, indicating that LSTs have an considerable influence on determining precipitation over the TP. Due to a lack of observational data, the lake scheme does not improve on rainfall simulation, but does effectively simulate precipitation pattern over lakes, such as rainfall over the lakes was dominated by convection during the nighttime. Though the simulated precipitation using SST to initialize LSTs caused large discrepancies, it suggested that precipitation increase especially convective precipitation with increase in LSTs, which confirmed that the moisture from lakes cannot be neglected over the TP. Generally, it was necessary to monitor the LSTs for accurate weather and climate prediction over the TP.     

地形对台风影响的数值模拟研究——以台风“泰利”为例

为研究台湾岛地形对台风移动路径及结构的影响,利用高分辨率中尺度MM5V3模式,设计3组敏感性试验,对“0513”号台风“泰利”在2005年8月31日00：06到9月1日18：00（世界时）影响台湾岛的过程进行数值模拟研究。主要就台湾岛地形对台风移动路径、气压场、散度场、涡度场和降水场进行分析。试验结果表明：台湾岛地形对台风“泰利”的移动路径和中心气压的影响不显著;地形的强迫作用对台风涡度场的中心强度和非对称结构有明显的影响;台湾岛地形是形成迎风坡诱生低压和背风坡诱生高压的主要因子;地形是台风外围降水加强的主要原因。     

基于LSTM神经网络的青藏高原月降水量预测

青藏高原的降水量预测不仅为该地区水资源合理规划利用提供依据,同时对中国及周边国家气候变化研究有着重要的意义。论文利用1990—2016年青藏高原降水量数据,采用长短期记忆神经网络（LSTM）对青藏高原月降水量进行预测,主要包括：① 使用青藏高原86个测站1990—2013年的月降水资料,预测各个测站2014—2016年的月降水量,并与传统的RNN、NAR、SSA和ARIMA预测模型相比,平均决定系数R²分别提高了0.07、0.15、0.13和0.36,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）表现更低;② 分析了降水量预测精度的空间分布特征,将各模型的R²在青藏高原地区内插值,分析R²的空间分布特征,发现所有模型降雨稀少的干旱地区和降雨多的湿润地区R²较低,在气候稳定、降水规律性明显的地区R²较高,且LSTM模型R²≥0.6的空间范围远大于传统模型;③ 分析了不同预测长度对各模型预测精度的影响,发现所有模型会随着预测长度增加而预测精度降低,但在不同的预测长度下LSTM预测的RMSE值都低于其他模型。     

相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析

根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。     

怀化自动气象站与人工观测气象要素对比分析

对地面测报中自动气象站和人工观测资料的对比研究分析,并探讨了两者差异的形成原因。利用2009~2010年怀化自动气象站和人工观测的20时气压、风向风速、温度、湿度、地温等资料数据,采用对比差值、一致率和风向相符率等方法进行统计对比分析,得到了以下结论:两种观测方式的观测数据虽然有一定差异,但是在允许的精度范围内,其中相对湿度、地面温度对比差值较大、一致率略偏低。结果分析证明:除仪器的性能和工作原理造成的差异外,观测环境的变化、人为操作和特殊的天气现象也是造成差异的重要原因。     

孟加拉湾风暴暴雨的能量分析

利用MMSV3中尺度数值预报模式对2004年5月18-19日造成云南暴雨过程的孟湾风暴进行了数值模拟，在模拟结果与实况较为一致的基础上，利用辐散风和旋转风动能平衡方程，分析盂湾风暴的能量收支和转换特征，揭示孟加拉湾风暴维持的机制及其与外围暴雨增幅的关系。     

一种优化的GA-KF与BP-Adaboost地表下沉组合预测模型北大核心CSCD

为提高矿区GNSS CORS自动化监测系统地表下沉预测精度,提出一种结合小波分析,采用遗传算法优化的卡尔曼滤波模型(GA-KF)与相空间重构的BP神经网络强预测模型(BP-Adaboost)的组合预测方法。利用小波分析获取原始监测数据的趋势项和随机项,并分别通过GA-KF模型和相空间重构BP-Adaboost模型预测趋势项和随机项,两者之和即为最终预测结果。以亳州板集矿监测站数据为例进行预测,结果表明:1)与单一使用GA-KF和相空间重构BP-Adaboost模型预测值对比,该组合模型预测精度更高;2)组合模型受建模序列长度影响较小,平均相对误差在0.003%以内,远小于两种单一模型,具有一定抗干扰性。     

沉降观测AR模型的不确定性平差算法

在沉降观测过程中,获取的数据经常存在着不确定性,影响参数估计的可靠性和沉降预测的准确性。把不确定度作为参数融入AR模型,建立基于AR模型的不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,利用min-max估计准则,使得残差中的最大不确定度达到最小,从一个新的角度探讨不确定性观测数据的处理方法,得到基于不确定性算法的AR模型,扩展了现有误差理论。通过沉降实例进一步验证算法的优越性。     

区域气候模式RegCM3对中国夏季降水的模拟

利用意大利国际理论物理中心（ICTP）最新发布的区域气候模式RegCM3检验我国包括青藏高原地区夏季降水的模拟能力。初始值及边界值取自美国国家环境预测中心（NCEP）和国家大气中心（NCAR）的全球再分析资料。模式积分时间为2005年5月1日到2005年8月31日,考虑到模式的“spin-up”时间,只对6月1日-8月31日的模式结果进行分析。模式水平分辨率取为60km,范围包括整个青藏高原在内的我国及周边地区（14°-55°N,70°-140°E）。结果表明：RegCM3具有模拟我国夏季降水主要分布特征的能力,尤其在观测站点稀少的青藏高原地区可提供局地降水分布的较可靠信息。模式较好地模拟了包括整个青藏高原在内的我国区域降水的月际尺度变化和空间分布等基本特征,但对我国东南地区的夏季降水模拟能力有待进一步提高。     

一种洪涝灾害事件信息建模方法

我国洪涝灾害频发且危害巨大,为有效防灾、减灾和救灾,需建立洪涝灾害事件信息模型,表示和共享洪涝灾害信息。然而,目前事件信息模型主要是表示静态信息,缺乏对洪涝灾害事件动态过程的表示。本文从观测角度出发,建立顾及洪涝灾害事件阶段和动态过程的洪涝灾害事件信息模型。围绕洪涝灾害事件信息模型,提出了10类需建模的元素,并以MOF（Meta Object Facility）建模框架构建了十元组模型,通过映射方法实现模型编码方案与事件模式语言的映射。最后,以2010年梁子湖洪涝灾害模拟为例,开展了模型分阶段建立过程实验。结果表明,本文提出的模型能表示洪涝灾害事件的动态信息和实现洪涝灾害事件的动态建模。