夏季亚洲阻塞高压识别及其对中国东北气候异常的可能影响:不同再分析资料对比

基于阻塞高压（阻高）客观识别方法,利用1979-2016年夏季（6-8月）NCEP-Ⅰ、NCEP-Ⅱ逐日再分析资料和ERA-interim逐6 h再分析资料对识别结果进行对比分析;并以D类（130°-160°E）阻高为例,讨论其对6月中国东北地区气候的可能影响。结果表明:NCEP-Ⅰ和NCEP-Ⅱ再分析资料对阻高活动天数、发生频次及年代际变化的识别结果差异较小,而ERA-interim与前两种资料的结果差别较大。3种再分析资料下,夏季各类阻高活动天数均与500 hPa高度场存在相应的显著相关区,且形态相近。但前两种资料对于各类阻高的表征结果较为一致,而ERA-interim再分析资料对各类阻高面积和范围的表征偏小。6月D类阻高活动日数与东北地区气温和降水关系密切,D类阻高活跃年,大气环流以经向型为主,东北地区低层低温、暖平流,高层高温、冷平流的结构指示大气层结不稳定,且东北上空为异常低压环流控制,上升气流较强,有利于6月东北地区出现低温多雨天气。鄂霍次克海地区是6月罗斯贝波的重要来源地之一,而6月D类阻高的形成可能与海-陆温差有关。      

基于逆推法和德尔菲法的地质灾害气象服务效益评估

地质灾害气象服务发挥越来越重要的作用,既有可量化的经济效益,也有不可忽视难以量化的、潜在的社会效益和生态效益。根据历年地质灾害调查与分析数据,运用逆推法结合德尔菲法,建立地质灾害气象服务效益评估模型,并根据已有研究及防汛经验对模型的系数进行量化。模型以地质灾害气象预报评分和灾害直接经济损失为输入,以防灾减灾效益值、防灾减灾效益百分率、气象服务直接经济效益、气象服务直接经济效益百分率为输出,可同时对各区域、各时间段的地质灾害过程进行气象服务效益分段评估,也可评估年度地质灾害气象服务效益。该模型在2017年地质灾害气象效益评估中表现良好,有一定指导意义。     

汛期西南涡暴雨的数值模拟研究

利用西南区域数值预报模式系统SWCWARMS,结合全国汛期高空加密观测资料,对2013年6月29—30日的一次西南涡暴雨过程进行数值模拟和敏感性试验。结果表明,与控制试验相比,同化试验模拟的降雨与实况更为接近,并成功模拟出四川东部的强降雨中心,对于西南涡的模拟,同化试验西南涡出现时间更早,强度更强。并且,通过两组试验初值差异对比发现,同化试验初值在四川盆地对流层中低层表现出更强的低压,更强的涡度以及更强的旋转风扰动,四川盆地西部边坡也存在更强的上升气流,这都有利于西南涡的发生、发展。另外,同化汛期高空加密观测资料对强降雨中心单站的预报改进也较明显。因此,加强汛期加密气象观测,有利于揭示西南涡的发生、发展及其降雨天气影响,也有助于提升数值预报业务技术水平。     

文本特征提取的研究进展

文本理解是人工智能的一个重要分支,其技术推动了人与计算机之间在自然语言上的有效交互.为了让计算机准确地理解和感知文本数据,文本特征提取是最为基础和关键的步骤之一.基于此,本文介绍文本特征提取研究的发展历史,以及近年来主流特征提取的方法,并对未来的研究方向进行展望.首先,介绍语义最底层的词级表示;接着,总结在词级表示基础上衍生出的句级表示上的研究进展;随后,介绍比词级表示和句级表示更高层的篇分析;最后,通过文本特征提取的一个典型应用——问答系统的介绍,阐述文本特征提取的最新方法和技术在问答系统上的应用,并对未来的研究方向做了展望.     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

2017年5月7日广州特大暴雨模拟中的背景场影响分析

2017年5月7日广州发生了特大暴雨,为研究不同背景场资料对这次暴雨过程的影响,模式背景场分别采用美国NCEP的GFS资料和中国的T639资料,利用GRAPES_Meso模式对这次暴雨过程进行了数值模拟和影响分析;数值试验结果表明,采用不同的背景场对这次暴雨过程具有显著影响,用T639资料(T639_run)作为模式背景场大致模拟出了这次暴雨过程,而采用NCEP GFS数据(GFS_run)模拟的降水明显偏北。其原因是,采用T639资料做背景场时,华南暴雨区域存在深厚的水汽输送,同时存在强烈的上升运动,可以产生极端强降水;而采用GFS资料进行数值模拟时,实际暴雨区上空的上升气流较弱,水汽输送也较弱,使强降水落区偏北。GRAPES_Meso模式模拟的华南地区的云顶高度整体偏高,云顶温度整体偏低,相对来说,采用T639_run的模拟结果优于GFSrun的结果,该研究结果可以为云降水方案中的水物质和云量计算方案的改进和优化提供一定的参考。     

前倾槽背景下河套地区一次强冰雹天气成因分析

利用常规观测资料、多普勒雷达资料以及NECP(1°×1°)逐6 h再分析资料,对2016年9月22日内蒙古河套地区强冰雹天气成因进行分析,结果表明:在前倾槽有利的天气尺度环流背景下,中高层干冷空气叠加在低层暖湿空气上形成了对流不稳定层结条件。较大的对流有效位能(CAPE)、假相当位温θse高能区、0～6 km中等强度的垂直风切变有利于强冰雹的形成。反射率因子有"钩状回波"、前侧入流缺口、后侧入流缺口;前侧入流缺口表明有上升气流,强盛的上升气流有利于空中大冰雹的增长,后侧入流缺口表明有下沉气流,有可能引起破坏性大风。基本径向速度剖面有明显的中气旋特征,强烈的辐合有利于对流风暴上升运动的进一步发展;对流风暴后侧有辐散下沉气流降落到地面,辐散风出流促使对流风暴前沿的暖湿气流强迫抬升,从而使上升运动得到进一步的加强。反射率因子剖面有弱回波区、回波悬垂且55 dBZ以上的强回波核心位置超过-20℃层等温线高度以上;弱回波区左侧的回波强度高达55～60 dBZ且已经接地,表明有大冰雹降落到地面。     

沙南凹陷古近系中深层砂岩储层特征与岩性油气藏勘探

渤海湾盆地沙南凹陷陡坡带古近系沙河街组二段发育辫状河三角洲相砂岩储集层,该储层受构造位置、埋藏速率、古地温变化、断裂作用的影响,在不同构造区特别是中深层,其物性具有明显的差异性。笔者等利用钻井、测井、地震及分析化验等资料,对中深层砂岩储层沉积相、成岩作用及孔隙演化特征进行研究,提出优质储层的主控因素及演化规律。结果表明,研究区中深层砂岩以岩屑长石砂岩为主,孔隙以粒间溶孔、粒内溶孔为主,储层存在中孔中渗型、中孔低渗型、低孔低渗型和低孔特低渗型4类,且以中孔低渗型为主。储层孔隙总体比较发育,储层整体表现为中等孔隙度、中等渗透率,储层物性较好。对区内优质储层发育的控制因素进行研究表明,富含石英、长石的物源区母岩是区内优质储层发育的物质基础,三角洲分流河道沉积相是优质储层发育的主要沉积相类型,成岩晚期方解石胶结物经过强溶蚀作用是优质储层发育的关键因素。对中深层优质储层时空演化规律分析表明,沙南凹陷南次洼曹妃甸14- e构造区发育辫状河三角洲相砂体,且这些砂体都位于有效烃源岩内,油气运聚条件优越,所以岩性油气藏勘潜力较大。已钻井也证明了区内厚油层的存在,说明该区是沙南凹陷岩性油气藏勘探最有利场所。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。