顾及时空边界不一致性的增量识别计算

在快照式空间数据的增量识别中,时空目标的边界不一致性造成识别结果中存在伪增量,严重影响了增量信息的准确识别。针对现有方法不能区分哪些狭长多边形是边界不一致性造成的伪增量、哪些是地物本身呈狭长形态的真增量这一问题,本文研究提出了一种新的增量识别计算方法,该方法通过对时空目标边界的不一致性进行量化,并对量化结果进行判断,从而区分出真伪增量,并结合1:5万基础地理数据的增量识别进行了实验验证。研究与实验表明,该方法能够更加准确地识别增量,提高了变化分析的精度。     

考虑预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波在地下水水流数据同化中的应用

集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波（Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF）方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。     

ECMWF业务预报模式地面气温预报的不一致性特征研究

为探讨ECMWF业务预报模式(以下简称ECMWF)的地面气温预报不一致性问题,本文利用2015年12月1日—2016年11月30日业务预报中常用的地面气温预报数据,研究ECMWF地面气温预报产品在不同季节里的不一致性指数分布及变化特征。结果表明:各个季节不一致性指数有不同的特点,冬季不一致性指数最大,大值区主要分布在除华南和青藏高原外的大部分区域;而夏季不一致性指数最小,在青藏高原地区不一致性指数相对较大;春、秋两季不一致性指数大小均处于冬、夏季之间。此外,研究还发现冬季地面气温预报不一致性指数单日变化较大,而夏季较小。夏季不同起报时间的地面气温预报比较稳定。     

模式降水与温度预报的不一致性特征

为探讨模式产品预报不一致性问题,利用2015年11月—2016年10月业务中常用的GQEC,GQJP及T639模式的12 h降水、2 m温度网格产品,采用跳跃指数定量计算方法,研究了产品在不同区域内跳跃指数变化与预报不一致性问题。结果表明:产品多日平均跳跃指数随预报时效延长而增大;长时效预报比短时效预报跳跃频率大、预报不一致性也大;对比两种要素可知,降水的跳跃指数比温度大,跳跃频率高,预报不一致性大;对比不同模式发现,GQEC不仅跳跃指数值小,且跳跃频率低,预报不一致性小,GQJP虽然跳跃指数值小于T639,但其跳跃频率更高,预报一致性较T639低;产品跳跃频率存在季节差异,夏季降水和温度预报跳跃频率最高而冬季最低,夏季预报不一致性最大。研究还发现:基于跳跃指数的预报不一致性特征与选取的区域大小密切相关,区域越大,跳跃指数和预报不一致性越小;区域内跳跃指数分布特征与地理位置和地形等有关。     

一种基于梯度估值的LMS相位解缠方法

相位解缠面临的困难之一是相位的不一致性。噪声和采样率是导致相位不一致的两个根源。目前,对于相位不一致点的处理是,不管其产生的根源如何,均采取绕过这些点的办法。本文提出一种新的相位解缠方法。它首先设法利用由于采样率所引起的相位的不一致性,进行相位梯度场估值,然后用非加权最小二乘法求一次相位,以此相位为初值,最后用加权最小二乘法,迭代求相位。由于它赋予加权最小二乘法一个比较合理的初值,使得迭代速度和精度大为提高,模拟结果证实了这一点。     

多源空间数据间不一致性研究现状及其进展

空间数据质量已成为国际地理信息系统领域的研究热点,近年来G IS空间数据质量的研究已由侧重于位置精度和属性精度转向对空间不一致性的关注和重视。本文在对多源空间数据间不一致性研究已有成果回顾的基础上,就空间数据间不一致性的特征、表达方法、度量方法以及处理方法等几个方面进行了较为详细的分析,提出了一种新的空间线目标间不一致性的度量方法——几何接近度面积度量法,并给出了度量公式及详细的推导过程;最后对多源空间数据间不一致性检测、度量和处理的智能化趋势进行了展望。     

黄海西部2005—2007年海雾演变的气候特征研究

海雾对沿海地区的交通运输、工农业生产等影响很大,需要开展深入研究,以探索其生消演变规律。本文选择黄海西部的成山头、青岛、海阳、日照等4个测站为代表性测站,分析了2005—2007年海雾发生期间的位势高度、海温、海表面风场、相对湿度、稳定度及散度等要素场特征,着重探讨了海雾演变的气候特征。研究结果表明:500 hPa高空槽前位于黄海上空时有利于成雾;海温异常低的年份雾日较多;风向、散度和低层的层结稳定度是影响黄海海雾的主要因素;地理位置也是影响黄海海雾变化的重要因子;黄海海雾的水平分布具有南北空间不一致的特点。     

基于GOSAT卫星观测的大气CO_2浓度与模型模拟的比较

卫星从空间对大气CO2的实时观测可以客观地获取全球和区域大气CO2浓度的变化信息;另一方面,利用全球大气输送模型的数值模式模拟得到时空连续的全球大气CO2浓度是目前科学家们定性和定量地研究大气CO2全球输送过程及时空变化规律的主要途径之一.卫星观测和模型模拟以两种不同的方式为我们提供大气CO2浓度信息,但对于这两种方式所揭示的全球以及区域大气CO2浓度特征的差异还没有一个综合的对比分析与评价.本文收集2009年6月到2010年5月的GOSAT卫星观测数据,利用GEOS-Chem模型模拟了同时期全球大气CO2浓度,对比分析两种方式揭示的大气CO2时空变化特征差异,通过比较中国陆地与同纬度美国陆地区域的差异,评价分析卫星观测和模型模拟各自的合理性和不确定性.结果指出卫星GOSAT观测反演的大气CO2浓度总体低于模型模拟2 ppm左右,与地面观测验证的结果相近.但是两者的差异在不同的区域上明显不同,在中国陆地区域显示了从0.6~5.6 ppm很大的差值变化,而在全球陆地区域为1.6~3.7 ppm、美国陆地区域为1.4~2.7 ppm.卫星GOSAT观测与模型模拟在美国陆地显示了0.81的拟合优度,高于全球陆地区域的0.67和中国区域的0.68.综合分析结果指出在中国区域卫星观测与模型模拟的不一致性高于美国和全球,其原因与卫星观测反演算法中输入参数的不整合所引起的CO2浓度反演误差以及模型模拟中驱动参数数据的准确性有关.     

多尺度点–线目标拓扑关系不一致性探测方法

不一致性探测对提高多尺度点–线目标拓扑关系一致性处理的科学性和效率具有十分重要的意义。道路和居民地作为基础地理空间数据中两类最重要的地图要素,两类要素之间拓扑关系在不同尺度地理空间数据中的不一致性问题十分突出。本文以同名点状居民地与线状道路为例,研究了多尺度地理空间数据的拓扑关系不一致性问题,提出了基于拓扑距离的多尺度点–线目标拓扑关系不一致性探测方法,并进行了实验验证。研究表明,本文方法识别出的拓扑关系不一致性结果,可以作为不同尺度数据中点–线目标拓扑关系一致性处理的依据。