Machine Learning-based Weather Support for the 2022 Winter Olympics

正1.A key support for the 2022 Winter Olympics The XXIV Olympic Winter Games are scheduled to take place from 4 to 22 February 2022, followed by the Paralympic Games from 4 to 13 March, in Beijing and towns in the neighboring Hebei Province, China. Weather plays an extremely important role in the outcome of the games (Chen et al., 2018). It can not only cause a difference between a medal or not, but affect the safety of athletes. Success of the Winter Olympics will greatly depend on weather conditions at the outdoor competition venues, dealing with many weather elements including the snow surface temperature, apparent tem-     

随机森林机器算法在江苏省小麦赤霉病病穗率预测中的应用

基于2002—2018年江苏省13个市的小麦赤霉病病穗率资料与生育期观测资料、相应时段内的逐日气象数据,应用随机森林机器学习算法,分生育期、分区域定量评估影响病穗率的主要气象因子特征变量和贡献率,按不同起报时间建立预测模型并进行验证。结果表明,各生育期重要特征变量贡献率的排序为:抽穗扬花期＞拔节期＞越冬期。抽穗扬花期湿度、连续≥3 d的雨日和日照对赤霉病起主导作用,拔节期日照、降雨量、湿度和雨日与越冬期气温和降雪对赤霉病均具有前期影响,甄别出的重要特征变量排序结果符合赤霉病菌发育、释放、侵染和流行规律;基于随机森林算法建立的病穗率预测模型的精度与重要特征变量个数、赤霉病发生区域、M_try参数设定、生育期有关;最早可在3月初进行预测,预测时效近3个月,起报时间越接近乳熟期,输入的重要特征变量越多,则病穗率预测准确率越高,病穗率模拟值与实测值的波动趋势完全一致,对赤霉病“中等”和“偏重”等级模拟效果好,表明随机森林算法在赤霉病预测中有较高的可靠性和业务应用潜力。      

台风艾云尼非对称降水及动热力结构演变特征分析

台风艾云尼（1804号）第2次登陆广东过程中降水表现出显著的非对称分布,强降水主要位于其路径前进方向的右侧（简称台风右侧）。利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料、广东风廓线雷达观测资料以及降水观测资料,对造成非对称降水的环流背景和动力、热力结构演变特征进行了分析。结果表明:艾云尼左右两侧水汽输送及动力、热力条件差异是造成降水非对称的主要原因。加强的低空急流以及台风马力斯（1805号）水汽的输送为台风右侧强降水的产生提供了更好的水汽背景,而低空急流的加强配合高空强的辐散抽吸使得右侧垂直上升运动也明显大于左侧。边界层内强盛的低空急流以及珠江三角洲地区下垫面强摩擦辐合作用导致艾云尼右前侧径向入流强度更强、强入流层厚度更厚、边界层高度更高,且由于距离台风眼墙越近风速越大,上述现象越明显,为强降水的产生提供的动力和水汽条件越好。强降水期间艾云尼右侧低层大气维持不稳定状态,分析表明强低空急流携带的θ_se平流及其随高度的减弱弥补了强降水造成的能量损耗,是不稳定能量维持的重要原因。      

油菜花期物候主要限制因子分析及预报模型的构建

以油菜开花开始时间(即始花期)为研究对象,利用1980—2016年江苏省油菜发育期观测资料和同步气象数据,分析油菜始花期的时空变化趋势。结合油菜生理特性,筛选与油菜始花期显著相关的气象因子。以高淳站为例,采用通径分析明确各气象因子对油菜始花期的作用并评估因子敏感性,最后构建油菜始花期的回归预报模型。结果表明:在气候变化背景下江苏地区油菜始花期呈逐年提前趋势,淮河以南地区平均提前3 d以上;上年日平均气温稳定通过0℃终日(X_1)、当年日平均气温稳定通过5℃初日(X_2)、现蕾至开花前时段内分别大于0℃、5℃和10℃的有效积温(X_1、X_4和X_5)、最低气温分别小于0和5℃的日数(X_6和X_7)及平均最低气温(X_8)等8个因子与油菜始花期相关性达极显著水平;其中2月上旬至3月上旬的平均最低气温(X_8)、日最低气温小于5℃日数(X_7)、大于5℃有效积温(X_4)对油菜始花期的直接影响位列8个因子的前三位,且这3个因子两两共同对油菜始花期的相对影响程度也排在各因子对回归方程R~2总贡献率的前三位;其余5个因子直接效应普遍小于间接效应,且它们主要通过X_4、X_7、X_8对油菜始花期产生影响,而X_4、X_7、X_8也通过这5个因子产生一定影响;去掉任何一个因子,都会引起其他某些因子对油菜始花期的直接、间接作用发生变化;基于这8个因子构建的回归模型可解释68.48%的油菜始花期变化,并具有区域适用性。因此,就江苏地区而言,光照和降水对油菜开花早晚影响较小,热量条件才是江苏油菜开花早晚的主要限制因子,所构建的始花期预报模型可较好反映油菜开花时间早晚与相关热量因子变化的规律。     

利用FY-3C气象卫星GNSS掩星估计全球重力波变化与分析

大气重力波是地球大气层中广泛存在的重要大气动力学扰动,研究其分布和变化规律对理解大气物理、大气结构以及大气动力学等具有重要意义.传统大气重力波探测手段,如雷达和探空气球等,均存在探测时间短、有效探测高度低等缺点,全球卫星导航系统（GNSS）掩星观测具有全天候、低成本、高精度等优点,被广泛应用于地球大气探测和研究,为研究区域或全球重力波变化和活动特征提供了新的观测手段.本文利用中国第一颗搭载GNSS掩星设备气象卫星——风云3C （FY-3C）获得的掩星数据,反演得到2014年8月—2016年12月大气温度轮廓线,并首次估计重力波参数分布,分析了重力波参数的时空变化分布特征.结果表明,海陆季节性对流导致冬夏两季的重力波势能强于春秋两季,赤道对流作用导致赤道区域重力波强于两极,夏季南半球中低纬度地区重力波活动频繁,冬季北半球中低纬度区域重力波活动频繁.重力波随着高度的上升,势能逐渐下降.另外,地形是低层大气重力波的主要来源.     

山东地区典型金属罐喷涂企业VOCs排放特征研究

了解涂装行业挥发性有机物（VOCs）的排放特征是制定山东地区臭氧（O₃）和PM_2.5防控策略的重要环节.本研究在山东地区测定了两家典型食品金属包装企业喷涂过程中VOCs的排放组成,企业产品以饮料罐和罐头为主.结果表明：两家企业排放的总VOCs质量浓度水平相当,质量浓度变化范围在50~1 500 μg/m³;但两家企业喷涂过程中VOCs的排放组成具有一定的差异,以生产铝罐和马口铁罐为主的企业中的含氧挥发性有机物（OVOCs）含量最多,占比89.71%（质量分数,下同）;而生产铝罐的企业芳香烃（56.15%）是首要的排放种类,其次是OVOCs （32.32%）.通过分析两家企业内外喷涂工艺的VOCs源成分谱,发现同一企业不同工艺之间有一定差异,多种罐生产企业的内、外喷涂中乙醇占比最高,分别为94.28%、84.46%;单铝罐生产企业的内喷涂2-丁酮（24.33%）是重要组分,外喷涂中甲苯（36.40%）含量较高.     

小波框架的彩色图像泊松去噪

噪声是影响图像质量的重要因素,噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识以及图像的信噪比下降,所以图像去噪是图像处理中的一个重要问题.本文提出了基于小波框架的彩色图像的泊松去噪模型.在该模型中,赋权的l²项作为保真项,包含小波框架的l¹项作为正则项.同时,又提出了解决该模型的重新赋权的split Bregman算法.最后,利用仿真实验以及PSNR（峰值信噪比）指标对该模型的去噪效果进行评估,评估结果表明该算法可行、有效.     

2019年汛期气候预测效果评述及降水预测先兆信号分析

2019年汛期降水呈南多北少分布,主要多雨区位于东北和江南等地。3月发布的预报对江南、西南东部、东北东部、西北中部地区降水偏多和内蒙古中部及东北部的偏少均做了较好预测;5月发布的滚动预测将南方主要多雨中心南移,订正结果与实况更为一致。6月发布的盛夏预报及时加强了对东北地区降水趋势的订正,准确预测了东北地区降水明显偏多的特征。对南海夏季风、西南雨季、梅雨及华北雨季的季节进程预测也和实况一致。但2019年汛期降水预测也存在明显的不足之处：对长江中下游沿江降水异常偏少预测错误;对东北地区多雨的范围和异常程度估计不足。初步分析了2018—2019年冬季青藏高原积雪面积异常偏多、2018—2019年厄尔尼诺事件以及热带印度洋海温持续偏暖对长江中下游降水预测指示意义的失败,并与2018年外强迫信号及大气环流做了简单对比,指出汛期降水和传统影响因子不匹配、非对称的复杂性研究还需要深入开展。     

基于雷达和微波辐射计的湖北省冷季“高架雷暴”特征分析

利用常规观测、加密自动气象站、三维闪电定位仪、天气雷达和地基微波辐射计资料等,对湖北冷季（2014年11月）发生的3次高架雷暴过程进行了分析。（1）3次过程发生在地面冷锋后部地面冷气团中,主要以短时强降水和频繁的雷电活动为主,是典型的冷季“高架雷暴”,对流区位于地面冷锋后部500 km左右。（2）地面到925 hPa的冷垫,迫使暖湿气流爬升,在925 hPa逆温层附近触发对流,冷垫之上西南暖湿气流越强,对流越旺盛,雷达径向速度剖面可以明显看到1 km之下的冷垫。（3）冷季高架雷暴雷电活动剧烈,CG（地闪）占总闪比例60%以上,而+CG则占CG的40%左右,闪电频次和降水有很好的时空对应关系,CG出现在较强降水中心附近及周围,IC和CG突增对降水均有一定的时间提前量。CG更靠近强回波中心,且和≥30 dBZ的回波位置对应较好,IC则分布在雷暴单体外侧回波强度≥15 dBZ的区域。0 ℃等温线以上的（最大）回波强度达到43 dBZ以上或者18 dBZ回波顶高超过7.5 km是湖北冷季高架雷暴是否发生雷电的重要预警因子。（4）地基微波辐射计温度、湿度廓线和探空曲线基本吻合,可以看到明显的冷垫、逆温层及西南急流。基于微波辐射计资料计算的不稳定指数变化特征对冷季高架雷暴的短临预报有重要的实际应用价值。当A指数、TT指数、K指数和T_850-500出现快变抖动时,伴随抖动加剧可以判断将会有雷暴天气发生,当波动曲线开始下降并变得平稳,表示雷暴减弱消亡;θ_{se 850}在雷暴出现后跃增并在320 K附近抖动,雷暴结束后下落到290 K的平稳状态;T_d850在雷暴活跃阶段近乎为0 ℃;T_850-500在雷暴发生前是一个缓慢下降的过程,雷暴结束后大气趋于稳定。      

近10a气候变化影响下四川山地暴雨事件的演变特征

利用近10 a (2010—2019年)国家气象基本站与加密气象自动站降水资料从气候态探究了四川省山地暴雨事件的空间分型与时间变化特征。在将四川山地暴雨事件划分为川西暴雨(SC-A)、川东北暴雨(SC-B)和川西、川东北两地并发型暴雨(SC-C)这三种类型的基础上,统计分析得到以下结果:(1)近10 a四川山地暴雨的频次略有减少,但累计降雨量和地质灾害却有所增加。SC-A近10 a发生的频次和强度呈增加趋势,而SC-B表现出不规则的振荡趋势。在三类暴雨事件中,SC-A在发生频次和强度上均为四川山地暴雨中最高的一类。(2)暴雨峰值逐年变化中,SC-A暴雨峰值雨量总体大于另两类暴雨,近10 a中,峰值雨量除在8月呈上升趋势外,其余月份山地暴雨强度无明显的线性增减趋势。(3)三种类型的山地暴雨事件累积雨量和频次变化趋势比较一致,5—7月逐渐增加,7月达到最高,8—9月逐渐下降。5月和9月发生的暴雨事件主要为SC-B山地暴雨,6—8月则为SC-A山地暴雨为主。(4)四川山地暴雨事件夜间出现暴雨峰值的频次远高于白天,主要集中在北京时00—06时,在研究的三种类型山地暴雨事件中,SC-A的夜间暴雨峰值出现次数最多。