Improvement of spatial interpolation accuracy of daily maximum air temperature in urban areas using a stacking ensemble technique

ABSTRACT

The reliable and robust monitoring of air temperature distribution is essential for urban thermal environmental analysis. In this study, a stacking ensemble model consisting of multi-linear regression (MLR), support vector regression (SVR), and random forest (RF) optimized by the SVR is proposed to interpolate the daily maximum air temperature (T_max) during summertime in a mega urban area. A total of 10 geographic variables, including the clear-sky averaged land surface temperature and the normalized difference vegetation index, were used as input variables. The stacking model was compared to Cokriging, three individual data-driven methods, and a simple average ensemble model, all through leave-one-station-out cross validation. The stacking model showed the best performance by improving the generalizability of the individual models and mitigating the sensitivity to the extreme daily T_max. This study demonstrates that the stacking ensemble method can improve the accuracy of spatial interpolation of environmental variables in various research fields.     

On smoothing techniques for the removal of periodic noise of known period

This paper is concerned with the analysis of the linear modely(n)=X(n)+S(n)+(n) for the data sequencey(n) (n=1, 2, ..., N) whereX={x _IJ} is a knownJ × M matrix of full rankM. Here, the(n) are unknown vectors, which we wish to estimate for eachn; S(n) (n=1, 2, ..., N) is a periodic component (which we wish to estimate or remove) superimposed on the linear structureX(n); and(n) is an error vector which is specified as having zero expectation (with possible further properties). Such models commonly occur in geophysical data analysis.Modified from Technical Report No. 33, Computer Centre, The Australian National University.     

青藏铁路沿线平均年气温变化趋势预测

青藏铁路沿线年平均气温具有很好的互相关性,特别是各站10年滑动平均气温序列互相关系数达到0．92,以此建立了1935-2002年青藏铁路沿线平均年气温序列Trw。研究表明：Trw对太阳黑子周期长度(SCL)和大气中CO2浓度有落后5年和15年的显著响应,其相关系数分别为-0．76(SCL)和0．88(CO2)。利用近1000年SCL的76、93、108、205和275年显著周期及均生函数模型预测了未来太阳活动周期的快慢：21世纪前50年的SCL总体偏长,活动周期放慢;后50年SCL总体偏短,活动周期加快。在考虑大气CO2浓度倍增和气候自然变化情况下,预测2l世纪前50年Trw与20世纪最后10年(1990年代)相比,其升温幅度在0．5℃左右;与20世纪最后30年(1971-2000年)相比,其升温幅度在l.O℃以内。这一升温幅度的概率为0．64～0．73。     

利用一种自动识别算法移除天气雷达反射率因子中的亮带

该文介绍了一种自动识别和移除雷达反射率因子资料中亮带的算法, 并对该算法进行了初步测试。该算法利用的是插值到直角坐标系中的雷达反射率因子资料, 其配置和运行也相对简单, 但却对移除亮带比较有效。首先, 设定一套雷达反射率因子垂直廓线的理想模板, 这些理想的模板能够在最大程度上反映不同亮带存在区域的雷达实际反射率因子的垂直廓线特征。然后, 在水平方向每个点上, 进行理想模板和实际反射率因子垂直廓线在垂直和水平两个方向上的拟合和差异计算, 来自动识别雷达反射率因子中存在的连续亮带区域。最后, 利用亮带之上和亮带之下的反射率因子值对亮带中的反射率因子值进行插值纠正, 就可以移除亮带。利用位于天津塘沽的我国新一代天气雷达 (CINRAD/SA) 的反射率因子资料, 通过个例分析和准业务运行试验, 均表明这个简单算法可以识别和移除绝大多数影响雷达定量降水估计的反射率因子亮带区域, 但是实际雷暴区域的反射率因子特征受到该算法的影响比较小。计算分析还表明, 在京津地区的初夏, 上述亮带区域一般容易出现在2.5 km左右的高度处。     

一次系列下击暴流事件的多普勒天气雷达分析

该文首次利用我国新一代天气雷达资料对一次系列下击暴流过程进行了详细分析。2003年6月6日在安徽定远县和肥东县交界处附近发展起来的一个孤立的强烈多单体风暴, 产生了一次伴随强降雹的系列下击暴流事件。此次系列下击暴流事件实际上是由多单体风暴中3个相继发展的对流单体分别产生的3次下击暴流构成的。每轮下击暴流触地前, 都伴随着相应对流单体反射率因子核心的逐渐下降。在首轮下沉气流触地前6 min, 1.5°到4.3°仰角的径向速度图上都出现向着风暴中心的辐合, 其中以2.4°仰角 (地面以上约3~4 km) 的辐合最明显。因此, 反射率因子核心的逐渐降低并伴随云底以上的速度辐合的多普勒雷达回波特征, 可以用来提前数分钟预警下击暴流的发生。     

临界值可变的抗差估计等价权函数

抗差估计等价权函数一般由正态分布统计量构造,其临界值(或称准则)一般由实际经验确定。首先分析了正态分布统计量和学生化残差统计量的区别,然后分别讨论了基于这两种统计量构造的等价权函数的区别。研究表明,利用学生化残差统计量构造的等价权函数以及顾及误差显著性水平确定的临界值,不仅考虑了观测误差的大小,而且还可以顾及了实际观测的图形强度和多余观测数,可以克服人为确定临界值可能带来的参数估计的有效性和抗差性方面的风险。     

基于能力谱法的SSI体系抗震pushover分析方法

本文首先经过2次等效将土与结构相互作用的多自由度体系等效为单自由度体系,并给出了修正反应谱和等价能力谱的确定方法,进而提出了基于能力谱法考虑土与结构动力相互作用(SSI)效应的结构体系pushover分析方法(SSIPA);然后对3种不同高度考虑SSI效应的结构体系在5条地震动作用下采用本文提出的方法进行了算例分析,将结果与非线性时程分析的结果进行了比较,研究了本方法的适用性和准确性;最后,与建筑抗震设计规范的设计反应谱相结合,对9层考虑SSI效应的钢结构用本文提出的方法进行了弹塑性地震反应分析,根据我国抗震设计规范的规定进行抗震性能的评估验证了本方法的可行性。     

非线性粘滞阻尼器消能结构设计方法探讨

在建立非线形粘滞阻尼器消能结构性能曲线的基础上，建议了依据减震性能目标确定阻尼器参数的概略设计方法。提出了多自由度非线性粘滞阻尼器消能结构的等效阻尼比计算公式。在此基础上建议了适用于多自由度非线性粘滞阻尼器消能结构地震反应预测的模态叠加法，方法与时程分析结果对比吻合良好。为使各层阻尼器参数更好地满足减震性能要求，提出了将概略设计得到的层阻尼器参数依据减振性能目标进行调整的方法。     

桩基承载力自平衡试验方法在昆明地区的应用研究

概述了自平衡法的基本原理,对云南某化工有限公司5×105t/a合成氨煤气化装置中的三根试桩采用自平衡新方法进行了桩基承载力测试,对测试数据进行了整理和分析。应用结果表明,测试取得较好的工程效果。     

云顶以下臭氧对TOMS反演臭氧总量的影响及反演方法的理论研究

目前紫外后向散射反演臭氧总量的所有算法，都将云考虑成不透明的Lambertian反射体，并假定云顶有效反照率不随波长的变化而变化.然而本文通过模拟计算发现，由于云散射、瑞利散射、臭氧吸收三种作用的综合结果，云顶的有效反照率是与波长相关的，即使光学厚度比较大的云，辐射也可由云顶继续向下传输，因而会受到云顶以下臭氧吸收的影响.用V7方法进行反演，模拟计算结果表明：云的出现使得云顶以下，特别是云内光程增强，导致紫外波段的臭氧吸收衰减增大，所以反演出的臭氧总量值比真实值偏大，本文称这种现象为“云吸收效应”，并讨论了该效应的影响因子.最后，在辐射传输模拟的基础上建立一套反演算法，大大减弱了“云吸收效应”的影响.