基于多变量相空间重构的局部降水预报

在已有的研究基础上,运用混沌理论中重建动力系统的方法来进行局地降水预测的研究。首先,通过分析降水时序关联维与嵌入相空间轨道的变化规律,探讨该降水时序的混沌动力学特性;接着对月降水量和气温时序进行多变量重构相空间,在相空间内搜索预报向量的k个最优近邻;最后,通过线性回归模型建立相似预报模型,试验结果与实际值吻合较好,证明了方法的有效性。     

图割模型在卫星云图云检测中的应用

提出一种基于图割模型的卫星云图云检测方法。利用FY-2C卫星云图的长波红外通道和可见光通道的云图提取了10个灰度特征和80个Gabor纹理特征,再用主成分分析方法（principal component analysis,PCA）降维到9个主成分。将这9个主成分构成的特征作为每个像素的特征,建立相似度矩阵,再利用改进的NormalizedCuts模型进行分割,将云图分成了晴空区域和有云区域。与地面观测结果相比,平均一致率达到86．51％,表明将Gabor纹理特征和灰度特征相结合并利用改进的Normalized Cuts模型对卫星云图云检测有比较好的效果。     

关于伴随同化方法的误差分析

用概率统计理论证明了伴随同化方法的初始估计的优良性，给出评估伴随同化方法效果的指标及简单算法，并用随机模拟验证。