钱塘江河口风暴潮经验预报

钱塘江河口的风暴潮预报工作可归结为澉浦或乍浦两个单站的预报,这使得经验预报成为可能。利用一种动力线性模型将动力学的线性问题转化为统计学的线性回归模型,通过合理选取预报量及预报因子,并采用正交筛选技术确定每个预报因子所对应的系数,建立经验预报方程。后报结果表明该方法可取得较好的效果。     

海冰展望和天气过程预报方法探讨

计算、分析,大连站冬季气温与同期渤、黄海海冰冰级的年际变化,不仅趋势一致且量级也相差很小。同时分析了最近4年冬季气温距平的逐日演变与影响渤、黄海大风降温天气过程的相关关系,得到一些有预报意义的指标。试报获得了满意结果。     

南海台风路径预报的气候,持续性模式

本文利用南海台风资料的文件系统,建立了预报南海台风移动的气候、持续性模式。且通过实际业务试验反映出具有一定业务预报能力。     

埃尔－尼诺过程与渤海气温异常

本文统计分析了渤海气温异常月份与埃尔－尼诺过程的关系，结果得出：在埃尔－尼诺年及其前后一年，渤海气温异常冷月占优势；在埃尔－尼诺持续期内，春季渤海气温出现异常冷月的百分率高达７３％。埃尔－尼诺与渤海气温异常关系的分析结果，表明了在海－气相互作用过程中，二者互为因果关系的事实。     

渤海三维潮流数值模拟

本模型以具有自由面的三维非线性Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｒｏｋｅｓ方程为基本方程，经σ坐标变换得到模式方程。基于过程分裂法，将三维流动中的快过程与慢过程劈开，并对每部分选用适合其物理特性和数值行为的计算格式，然后耦联求解。应用本模型详细计算了渤海的三维潮运动。其中，潮波系统模拟获得理想的结果；采用十层模式计算了Ｍ２潮流，以较高的辨率揭示了潮流的空间结构特征。最后本文给出了三维潮流预报的应用实例。     

伽利略系统及其地面段的设计

伽利略(Galileo)系统是欧洲的全球卫星导航服务(GNSS)系统，依据有关Galileo系统建设的最新资料，比较系统地介绍了Galileo系统的定义、提供的服务、联合执行体的组织运作模式和SAR服务等，详细地介绍了系统地面段的设计状况和某些问题。     

基于神经网络的平底结构砰击压力预报

对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力，以此形成训练神经网络的数据集。其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练，讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力，并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较，最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构。