海南岛4—9月短时强降水的天气型和环境参数特征

利用海南岛加密自动站逐小时降水资料、ERA5再分析资料,对海南岛短时强降水日环流配置进行了天气学分型,并进一步探讨了各天气型下海南岛短时强降水的时空分布、环流形势和关键环境参数特征。结果表明：(1)海南岛短时强降水有明显的日变化特征,呈单峰型,主要出现在15:00—19:00。(2)海南岛短时强降水的天气型主要有南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型。(3)南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型短时强降水分别占37%,31%,16%和16%。南海低压槽和华南沿海槽型主要出现在7、8和9月;西南低压槽型除9月外,其余各月份均可能出现;冷锋型绝大多数出现在4、5月。(4)南海低压槽和华南沿海槽型整层湿度条件都较好,不稳定能量较大,垂直风切变较弱。西南低压槽型不稳定能量较大,湿度条件一般,垂直风切变较弱。冷锋型存在明显的上干下湿特征,垂直风切变最大,0～6 km风速差75%分位大于10 m/s,不稳定能量最小。     

使用L0范数代价函数的二维相位快速解缠方法

针对最小范数解缠方法的代价函数模型以及迭代效率问题，提出一种符合L0范数准则的高效的二维相位全局最优解缠方法。在对最小范数代价函数模型特征进行分析的基础上，给出一种符合L0范数准则的代价函数，满足在相位不连续边界的切方向上相对法方向具有更强的约束作用，保证解缠迭代处理时连续相位按照代价函数的约束条件进行趋近的同时，不连续边界不会被破坏。为了解决线性方程中低频误差收敛慢的问题，根据最小范数方法独立性的特点，采用数据分块处理方法，注重高频信息以提高迭代处理效率，将低频信息处理转移到数据块间偏移量计算中。实验对比分析表明，新解缠方法在可靠性和效率方面都能够达到较好的水平。     

三维工业测量系统与工业摄影测量相结合在动态工业测量中的应用

本文讨论了高精度三维工业测量系统和工业摄影测量各自在工业生产中的优缺点。提出了通过将两者配合使用,结合各自优点,使用三维工业测量系统为工业摄影测量提供高精度像控点,进而运用工业摄影测量的实现对工业生产环境中的目标,尤其是动态工业目标及其他需在短时间内观测的大量目标的高精度测量与检测。在实际工业生产测量证明该方法切实有效,不仅解决了复杂环境的动态工业目标的观测问题,且相对于单独使用两种观测方法观测数据的精度有较大的提高。     

不同物理过程组合对台风“尼格”的降水预报试验

以2011年第19号台风"尼格"造成的海南岛强降水为研究对象,选取WRF3.0版本中多种不同积云参数化、微物理过程,边界层和陆面过程方案等多种组合进行敏感试验,采用TS和RMS评分检验,通过分析得到结论:积云对流化参数方案的选择对于海南岛的降水模拟影响最敏感,当积云参数化方案固定时与其他各种方案组合,选取WS3,WS5,WS6微物理过程方案时,相对效果较好,陆面过程和边界层方案的选取对降水模拟效果的影响相对较小。     

亲环素的研究进展与展望

亲环素(Cyclophilins, CyPs)是1个在自然界分布广泛、具高度保守性的多功能蛋白家族,也是重要的免疫抑制剂药物环孢菌素A(CyclosporinA, CsA)的蛋白受体,除了具有肽酰脯氨酸顺/反异构酶(Peptidyl-prolylisomerases, PPIase)活性外,亲环素还在一系列生物学过程中发挥重要作用,如辅助蛋白折叠、参与细胞凋亡、信号转导、HIV-1病毒蛋白组装等过程.近年国内外关于亲环素的研究主要集中在亲环素在不同生物体内的分布、相关的蛋白序列分析、亲环素的结构及其重要的生物学功能,而在微拟球藻(Nannochloropsis oculata)中发现的类似亲环素的基因序列为微藻中亲环素的研究提出了新的课题.     

利用多频观测数据快速解算整周模糊度的算法研究

首先阐述了多频观测数据解算模糊度时所用到的矩阵转换的一些方法,讨论了由矩阵变换方法和CAR方法可以引申出的模糊度解算方法,指出TCAR/MCAR方法模糊度解算精度低的原因并改进,对短基线利用TCAR/MCAR方法进行模糊度解算,并与矩阵变换法做了比较。     

基于灰度信号的点特征提取方法比较研究

介绍了基于灰度信息的点特征提取方法,以试验数据评测了Moravec、Fǒrstner、Harris和SUSAN四种算法常用的点特征提取算法速度、定位精度、正确率、抗噪性等各项指标,比较了各种算法的优势和缺陷。     

遗传算法同化GPS可降水量资料的研究与应用

利用上海气象台提供的GPS可降水量资料,对2006年7月4-5日发生在江淮地区的一次大暴雨过程进行了分析和模拟研究.此次降雨过程与对流层中低层中尺度低涡的发生发展有密切联系.在高低空环流的共同作用下,高空槽后干冷气流与西南暖湿气流在江淮地区频繁交汇,使得中尺度对流系统得以持续发展.由于造成此次降雨的对流系统尺度较小,仅用常规资料难以理想地模拟出降雨过程.因此,采用遗传算法(GA)同化系统研究了GPS可降水量资料在暴雨模拟中的作用,并做了与伴随同化系统的对比试验.数值模拟结果表明:(1)使用GPS可降水量资料调整初始场后能更准确地模拟出降水的落区与强度.(2)为了进一步检验使用遗传算法同化系统后的效果,通过湿度场,风场,高度场的均方差试验,证明加入GPS可降水资料的遗传同化试验对其它要素的改善与伴随同化GPS可降水资料的试验相比,更能模拟出与实况更为接近的低层风场,湿度场结构.