用CC的方法分析和解决一个常见的网络安全问题

CC导出PP的过程是一种安全评估通用语言到某类产品的具体应用过程,需要经过需求分析、得出安全目的、提出安全功能要求与安全保证要求等几个阶段。本文利用这些过程的基本方法和思想全面分析一个常见的网络安全问题,并按照保护轮廓的模式给出该网络的安全要求。     

石林世界地质公园旅游发展的SWOT分析及对策

石林世界地质公园旅游发展中并存优势和劣势、机遇和威胁。为实现公园旅游的可持续发展，笔者用SWOT方法对石林世界地质公园旅游的发展进行分析，并在此基础上提出相应对策。     

用WRF模式中不同云微物理参数化方案对华南一次暴雨过程的数值模拟和性能分析

本文使用中尺度数值模式WRFV3.4中的8种不同云微物理过程参数化方案,模拟2010年5月6～7日华南一次暴雨事件,探讨不同云微物理方案对华南暴雨模拟的影响。结果表明:不同云微物理方案对不同量级降水模拟效果总体较好。WSM3方案对小到大雨和大暴雨的模拟效果最好,对暴雨的模拟最差;WDM5方案对暴雨模拟效果最好。结合TS评分和误差分析结果,整体效果最好的是WSM5方案,最差的是Lin方案。对于同一云微物理参数化方案,不同分辨率的降水模拟结果差异不大,但同一分辨率的不同云微物理参数化方案的降水结果差异较大,这说明云微物理过程比模式分辨率对暴雨模拟的影响更大。     

L波段探空判别云区方法的研究

利用2008年1月到2009年12月的L波段探空资料,和与之时空匹配的Cloudsat云观测资料,首先分析了云内和云外相对湿度的累积频率分布,发现以75%作为相对湿度阈值判断云准确率可达81%。随后利用BS（Bias Score）和TS（Threat Score）评分方法,对不同相对湿度阈值进行评分分析,发现以81%作为相对湿度阈值TS评分可达0.66,为最高。接着利用BS和TS评分方法分不同高度对相对湿度阈值进行评分分析,发现随高度的增加该高度上具有最好TS评分的相对湿度阈值在减小。利用这些阈值对云判断时,总的TS评分高于0.6,且其准确率达到84%以上,比利用单一相对湿度阈值判断云准确率要高。最后对这些阈值进行优化,得到一套适合于我国L波段探空秒数据的云垂直结构的判别方法。     

WRF模式多种边界层参数化方案对四川盆地不同量级降水影响的数值试验

利用中尺度模式WRF三种边界层参数化方案(MYJ、YSU和ACM2),对2012年四川盆地夏季连续40天逐日降水量进行数值试验,并检验评估了不同边界层参数化方案下模式对分级降水量和边界层结构的模拟能力,分析了各参数化方案对降水量模拟差异的可能原因。结果表明:三种边界层参数化方案对较小量级(小雨和中雨)降水量的模拟,24 h时效优于48 h,ACM2方案效果较好;对较大量级(大雨和暴雨)降水的模拟,48 h时效优于24 h,YSU方案模拟效果较好。对比分析温江站加密探空观测与模式模拟的大气边界层结构表明,ACM2方案对小量级降水时边界层结构的模拟较为准确,而YSU方案更适合于温江站大量级降水时边界层结构的模拟。不同边界层参数化方案对各量级降水量模拟差异的可能原因是边界层湍流混合强度的不同,MYJ方案湍流混合作用较弱,导致底层大量水汽积聚,不稳定性强,容易产生虚假降水,因此对各量级降水模拟能力均有限;YSU方案具有强烈的垂直混合强度,有利于局地水汽的向上输送,更易达到大量级降水发生发展的条件,适用于盆地较大量级降水的模拟;ACM2方案在保证足够湍流混合强度的同时,在较稳定条件下会关闭非局地输送,不致于产生过强降水,适合盆地较小量级降水的数值模拟     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素（暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等）基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数（Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI）数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数（Threat Score,TS）3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域;7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。      

Assessing regional differences in predation of endangered species: Implications from Texas populations of the endangered star cactus (Astrophytum asterias)

Understanding threats to endangered species is one of the most critical components of implementing a successful recovery plan. For the endangered star cactus Astrophytum asterias, both mammalian and insect herbivory have been documented as a major threat to populations in Mexico. Herein, we focus on populations of A. asterias in Texas, examining how mortality threats differ from populations found in Mexico as well as among sites within Texas. Our study supports insect and mammalian herbivory as a major threat to A. asterias in Texas, with reductions in population sizes ranging between 16 and 54%. However, our study highlights that both regional and local differences can influence rates of mortality even in a range-restricted species such as A. asterias and highlights the need to assess threats at both of these levels for effective development and implementation of endangered species recovery plans.     

乌鲁木齐区域数值预报业务系统降水预报检验与评估分析

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用Ts和Bias评分方法,对2012年9月1日—2015年8月31日逐日2个起报时次的逐6 h累积降水量的年与季节预报性能进行检验,并从空间上分析了2015年全疆站点逐6 h累积降水量在4个预报时段的评分特征。结果表明:(1)2个起报时次的降水评分相差较小,00 UTC起报略优于12 UTC起报,2015年系统改进了白天大量级降水的空报现象。(2)系统对晴雨预报较为准确,Bias接近1,空报、漏报率很小;随着降水阈值的升高,Ts评分减小,Bias变幅增大,空、漏报率也随之增加。系统对强降水过程以漏报为主。(3)系统的降水预报能力存在季节差异,夏季Ts评分最高,秋季次之,冬季最小;随时间模式对四季降水预报能力均有提高,降低了冬季大量级降水的漏报率和夏季大量级降水的空报率。(4)在新疆地区,08—14 BT(Beijing Time)、14—20 BT、20—次日02 BT空报站点数多于漏报,14—20 BT空报率最高;在02—08 BT整体呈漏报。(5)各站点整体来看,白天Ts评分高于夜间,山区及邻近地区评分高于平原地区;西天山评分略优于东天山,夜间晴雨预报有天山北坡漏报、南坡空报的趋势。     

基于TIGGE资料的沂沭河流域6小时降水集合预报能力分析

全球多模式集合预报(TIGGE)资料为发展局地水文风险预报方法提供了新基础。对不同预报系统的集合预报资料进行评价与对比,可为综合应用多源资料实现超集合预报提供参考。本文以沂沭河流域内10个站点观测降水作为参照,对2007～2010年7、8、9月中BABJ(北京)、ECMF(欧洲)、EGRR(英国)、RJTD(日本)和KWBC(美国NCEP)五种预报模式的6h集合预报降水做了相关系数、均方根误差、Nash效率系数、TS评分(风险评分)和Brier评分等定量评估和对比。对于各模式集合平均预报,EGRR表现最好,4日预见期内的相关系数达0.48,Nash系数为0.21,BABJ最差,其他三模式预报能力相当。对于确定的控制性预报,4日预见期内RJTD表现最优,相关系数为0.19,Nash系数为0.13,其次为BABJ和EGRR。各模式集合平均与控制性预报相比,预报能力都占绝对优势,而多模式集合平均其预报能力又强于任何单模式集合平均。在4日预见期内,多模式平均的相关系数达0.49,Nash系数达0.24。在不同百分位阈值下TS评分和Brier评分也表明了类似的各模式评比结果,但多模式平均虽然在较低阈值下评分较优,但不占据绝对优势。各中心资料均具有一个随预见时长增加的稳定衰减期,其中EGRR衰减期最长(达9天)且最为稳定,而其他资料则存在不同稳定程度的衰减,稳定衰减期都能持续4天以上。各中心资料对较大降水的预报还存在各自不同的系统性偏差。