强雷暴天气的闪电和雷达回波特征个例分析

利用粤港澳闪电定位系统、广州多普勒天气雷达和自动气象站等资料, 分析了2017年6月2日发生在广州市中北部的一次强雷暴天气过程的地闪变化特征及闪电与雷达回波特征的关系。(1)本次强雷暴天气是华南一起典型的以西南急流和切变线为环流背景的强对流天气过程。在整个雷暴生命史中以负地闪为主, 占69.3%;正闪在雷暴发展的初始和结束阶段占比较大。(2)闪电频数分布与强雷达回波区域存在着较好的对应关系, 闪电活动位置稍有提前, 地闪频数峰值的时间比雷达回波峰值时间平均提前了11.1 min。(3)回波顶高是产生闪电的先决条件, 闪电较多分布在回波顶高9~15 km范围内, 地闪频数峰值落后于回波顶高峰值12~18 min。      

上海地区单季晚稻生长期降水量对产量的影响及产量预估

为探索上海地区单季晚稻生长期内降水量分配对产量的影响。采用降水集中度（Precipitation Concentration Degree, PCD）和集中期（Precipitation Concentration Period, PCP）研究1971～2015年单季晚稻全生育期内降水非均匀分布特征,运用趋势分析法研究单季晚稻全生育期降水分配情况及各生育期降水量与产量之间的关系,基于CMIP5全球气候模式情景下降水预估资料,估算2020～2045年上海地区单季晚稻生长期降水量对气象产量影响变化。结果表明:近45年单季晚稻生长季PCD变化趋势不显著,降水分布不均匀, PCP主要集中在7月27日至9月11日,即孕穗期和抽穗期;在分蘖期的降水量占全生育期总量的29.9%,孕穗期占26.2%,抽穗期占7.1%,成熟期占10.8%,分蘖期和孕穗期降水占全生育期的1/2以上;孕穗期降水量与单季晚稻气象产量的负相关关系达显著水平（p＜0.05）;未来30年内降水量对单季晚稻气象产量的负效应略大于正效应,即减产作用大于增产作用。未来气候变化情景下单季晚稻生长期内降水量的变化对产量有影响,应制定相应的适应措施。     

基于微波辐射计的短时强降水潜势预报

微波辐射计可获取高时间分辨率的大气层结信息,为探索其在短时强降水预报方面的应用潜力,利用微波辐射计仪器获得对流参数特征,提取对短时强降水敏感的对流参数作为预报因子,并利用叠套法建立短时强降水潜势预报。结果表明:液态水路径LWP、SI、LI、CAPE、KOI这5种参数可作为预报因子建立潜势预报,经验证后得出短时强降水的POD、CSI、FAR分别为53.85%、50.01%、12.49%;另外,研究利用LWP的标准偏差在短时强降水发生前明显增大的特征改进预报,POD和CSI分别提升至73.08%、63.33%,FAR虽然增加至17.39%,但增量仅有4.9%。改进后的短时强降水预报效果提升明显,这说明水汽参数LWP在短时强降水预报中有较强的指示意义。     

1804号台风"艾云尼"引发的广州两段强降水分析

1804号台风"艾云尼"给广州带来了近10年最强的台风降水,对期间主要出现的两次强度明显不同的强降水过程的成因进行了对比分析,结果表明:(1)第1段强降水主要是受"艾云尼"外围环流影响,第2段转受其本体环流影响,深厚的低空急流为强降水的产生提供了较好的水汽和不稳定能量条件;(2)第2段强降水过程高低空辐散辐合强度均增大到第1段过程的1.5倍以上,为第2段强降水的增强提供了更好的动力条件;(3)第2段强降水过程水汽通量及辐合强度较第1段明显增强,为降水的增强提供了更好的水汽条件;(4)强的θse平流输送及其随高度的减弱是不稳定能量维持的重要原因.     

基于毫米波雷达观测及探空反演的云垂直结构对比分析

针对北京南郊观象台的Ka波段毫米波雷达以及L波段探空设备的观测原理和特点,提出了适用于各设备的云垂直结构判定方法,并基于二者2016年12月13日至2017年3月13日长达91 d的时空同步观测数据,结合激光云高仪、葵花8卫星、全天空成像仪等多源辅助数据,对探空与毫米波雷达观测结果（包括云底高、云顶高、云层数等）进行了对比,并对云高偏差的原因进行了分析,结论如下:毫米波雷达与探空判定的云垂直结构普遍具有较好的一致性,统计时段探空观测云顶高度比毫米波雷达平均高422 m,而云底高度则平均偏低350.7 m,导致二者观测云高差异主要包括二者观测原理不同、探空仪湿延迟、气球漂移引起的时空匹配偏差、探空判识云高算法的局限性、降雨时毫米波雷达的衰减等多方面。     

顾及邻近点变形因素的高斯过程建模及预测

针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。     

同震地表位移的单站时间基线模型解算

针对强震时GPS双差相对定位精度受参考站位移的影响,而精密单点定位数据处理过程又相对复杂等问题,该文采用单站时间基线模型解算实时同震地表位移。依据短时间内对流层延迟等误差强相关和模糊度固定不变的特性,利用消电离层星间单差观测值,并对卫星钟差进行改正,建立时间基线差分解算模型。实验结果表明,本文方法所得测站位移结果与SOPAC解的互差的均方根误差在N、E、U这3个方向上分别为5.4、4.1和12.2mm,基于单站的处理方法,该文所得结果比SOPAC解更准确地反映地震期间地表运动。     

机载北斗差分定位系统的测量船应用

针对测量船测控设备传统精度检测方法的局限性,该文提出了使用搭载北斗差分定位系统的无人机检测测控设备测量精度的方案。在充分分析北斗系统应用于精度检测可行性的基础上,研制了一套适用于码头和海上的无人机差分定位系统,并通过该系统的单站静态和双站动态差分实验,验证了基于北斗系统的无人机精度检测系统的性能与精度指标。最后通过测控设备跟踪测量无人机实验,检测了标校经纬仪和脉冲雷达设备的测距、测角精度。     

一种盾构施工引起的地面沉降预测方法

针对盾构施工引起的地面沉降的影响因素众多、关系错综复杂,常规数学模型难以准确预测沉降量的问题,该文提出了采用主成分分析法和粒子群优化的支持向量机方法来建立预测模型。并结合工程实例将预测结果与常用的多元线性回归模型和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较。结果表明:PCA-PSO-SVM的预测结果精度较多元线性回归模型和LM-BP神经网络有很大的提高,证明了该研究方法具有一定的理论意义和参考价值。     

一种选取补偿最小二乘正则化参数的改进方法

为了改进半参数模型补偿最小二乘估计中的正则化参数选取方法,该文设计了3种方案:L-曲线法、虚拟观测法以及该文提出的改进方法以比较正则化参数的优劣。模拟算例表明,该文提出的改进方法可以有效评价正则化参数,得到的参数估值精度更高,是一种较为有效的选取补偿最小二乘最佳正则化参数的方法。