利用GRACE及气象数据评估GLDAS水文模型在青藏高原的适用性

以青藏高原地区为研究背景,以评估水文模型在该区的影响因素、改善条件及其整体适应性为研究目标,利用GRACE重力卫星对比水文模型模拟的陆地水变化,以及地面气象实测数据对比降雨与温度两项重要指标,采用相关与误差分析法评价水文模型输入参数,将其作为模型预测数据与实际观测数据进行对比分析。结果表明,GLDAS/Noah各项指标与GRACE更为相近,降雨与气温数据除夏冬两季存在幅值差异外,整体上周年幅值与相位都存在较高NSE系数,表明GLDAS模型的降雨及气温输入参数与地面观测数据有较高的一致性。     

基于MLP神经网络的大气加权平均温度模型

以中国西南地区2015~2017年探空数据为实验数据,使用多层感知器（MLP）神经网络回归方法建立西南地区的加权平均温度(T_m)模型。将气象参数（地表温度、水汽压）和非气象参数（高程、纬度和年积日）作为模型输入因子,由数值积分法计算得到的T_m作为学习目标,通过神经网络模型进行迭代训练从而得到中国西南地区的T_m。以2018年探空站T_m数据为参考值,对MLP模型精度进行验证,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比分析。结果表明,MLP模型的年均RMSE和年均bias分别为1.99 K和0.15 K,比Bevis模型、GPT3模型年均RMSE分别降低1.36 K(40.6%)和1.51 K(43.1%),年均bias分别下降0.70 K（82.4%）和1.04 K（87.4%）,且该模型在中国西南区域不同高程、纬度和季节的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。     

成都市空气质量预报中WRF的本地化参数选取

为更准确的研究气象因素对成都市空气质量的影响,需要进一步提高天气预报模式WRF的模拟效果。设定16种天气预报模式WRF中尺度数值模式的参数化方案与气象信息综合分析处理系统(MICAPs)的气象实测数据进行地表温度(T2m)和海平面气压(Psl)及高空温度的比对,通过统计学方法进行结果评估,选取适用于成都市本地化的天气预报模式WRF参数方案。结果表明:第15组参数化方案模拟结果与气象信息综合分析处理系统(MICAPs)气象实测数据的对比分析效果表现最佳,是为成都市空气质量预报中天气预报模式WRF的最优参数设置,第11组次之。     

基于LSTM＿TCN模型的降雨型滑坡时间概率预测及气象预警建模

如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。     

用褶积滤波及多元回归方法处理断层位移测量资料

本文着重讨论在已知气温、地温、蒸发、降雨等主要气象参数的前提下,用统计回归方法排除其干扰影响。对于有记忆影响的降雨因子采用褶积滤波方法进行处理,并顾及干扰因子的不同影响,采用多元回归方法进行综合分析,以求达到排除干扰识别异常的目的。并通过算例分别探讨了降雨因素对土层点与基岩点观测数据的影响;数据处理后,证实跨断层测线反映异常信息优于不跨断层测线;对于异常年如何参加回归也提出了一些看法。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明：1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在－3~4 mbar、－7~7 K和－9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为－1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。     

基于I-D阈值的滑坡气象预警双指标模型

确定降雨阈值对于管控降雨型滑坡灾害风险具有重要意义。以浙江衢州市98处降雨型滑坡为例进行降雨阈值研究。在统计分析1970—2019年梅汛期间诱发滑坡降雨特征的基础上,首先对比分析I-D、E-D和E-I曲线建立的降雨阈值模型,然后基于I-D阈值建立以当日降雨量R₀和5 d有效降雨量R₅为预警指标的滑坡气象预警双指标模型,最后采用历史降雨和滑坡数据检验模型的合理性和可靠性。结果表明：(1)I-D模型对于降雨型滑坡的预测能力优于E-D和E-I模型;(2)按双指标模型反演衢州市历史50 a滑坡气象预警情况,红色、橙色和黄色预警的年均预警次数为1.5,3.2,9.3次,具有较高的合理性;20处验证滑坡点被双指标模型准确预警,其中15处为红色和橙色预警,此外模型成功预警了2014年全部8处降雨型滑坡;(3)用于检验模型预测能力的7处滞后性滑坡全部成功预警,其中3处橙色预警、3处黄色预警和1处蓝色预警。本研究提出的预警模型有助于衢州市滑坡气象预警发布,为政府部门开展风险评价和管理提供新思路与方法。     

永兴岛淡水透镜体的时间变化规律及其影响因素

【目的】分析永兴岛淡水透镜体的温度、盐度及水位随时间的变化规律,探讨影响因素。【方法】2014年12月至2015年12月,在永兴岛中部的钻井孔用LTC三参数仪测得透镜体淡水的温度、水压和电导率的实测数据,分析各参数的变化规律及其与潮汐,气温、气压、降雨量等气象要素的关系。【结果】淡水透镜体在夏季呈低温高盐特点,冬季表现为高温低盐,全年水位变化不大。气温、湿度、气压、降雨量等气象因素对淡水透镜体特征影响较小。平均海平面高度与淡水透镜体的盐度呈正相关,与温度呈负相关,表明淡水透镜体季节变化主要与平均海平面高度变化相关。此外,淡水透镜体表现出明显的日周期变化,表现为温度降低、盐度增大、水位周期性震荡。相关性分析表明,淡水透镜体的日周期变化主要由潮汐引起。在夏末秋初,淡水透镜体出现明显盐度变小的过程,主要与当地降雨强度的突然增大有关。【结论】淡水透镜体对不同类型的降水过程响应并不相同,间歇式降水过程更有利于维持透镜体对淡水的潜藏。     

基于ECMWF再分析地表资料计算中国区域ZTD的精度分析

利用ECMWF再分析地表资料,结合GPT2w模型提供的水汽递减率和温度递减率计算中国区域对流层延迟值的精度。首先,以中国地区75个探空站2015年地表实测气象参数为参考值,利用ECMWF地表资料得到的气象参数（P,T,e）的精度分别为1.76 hPa、1.96 K、1.98 hPa。然后,以相同测站2010~2015年探空站分层数据算得的ZTD为参考值,对ECMWF地表资料计算的ZTD的精度进行分析,并与利用探空仪地面观测数据为输入参数计算的ZTD的精度进行对比。结果显示,利用ECMWF地表资料计算的ZTD的平均bias为0.07 cm,平均RMS为3.72 cm,在低纬度地区优于利用探空仪地面观测数据为输入参数计算的ZTD的结果。以陆态网237个GNSS测站2015年的ZTD作为参考值,比对利用ECMWF地表资料计算的ZTD的精度,结果为3.41 cm。由此可知,ECMWF地面资料计算的ZTD的精度能满足普通用户对流层延迟的计算需求,可用于缺少气象参数的测站进行对流层延迟值的计算及其他相关应用。     

昆仑山提孜那甫河流域雨雪分离的温度条件分析

气候变暖背景下高海拔山区融雪（冰）以及强降水引发的洪水愈加难以预测,通过山区雨雪分离可判定引发洪水的温度条件,从而为山洪准确预报提供简单而科学的参考依据。本研究以昆仑山提孜那甫河流域为例,基于流域内不同海拔气象站2012-2016年的降水以及温度数据,结合MOD10A2积雪数据,采用温度积分法和概率统计方法,利用研究期内的平均温度,确定出不同降水形态对应的温度条件,以达到雨雪分离的目的。研究结果表明,莫木克站最大温和积温分别达到20.91 ℃和51.82 ℃时,降水可判定为降雨,最大温和积温分别低于18.13 ℃,43.69 ℃时,降水可判定为降雪;库地站最大温和积温分别达到14.51 ℃,33.17 ℃时,降水可判定为降雨,最大温和积温分别低于13.57 ℃,31.68 ℃时,降水可判定为降雪;西合休站最大温和积温分别达到9.43 ℃,19.53 ℃时,降水可判定为降雨,最大温和积温分别低于8.22 ℃,19.4 ℃时,降水可判定为降雪。利用流域内气象站点附近乡镇的气象统计数据对温度条件及分离结果进行验证,在海拔2000 m以下、2000~3000 m以及3000 m以上不同海拔地区的准确率分别为92.86%、79.49%以及88.3%。本研究可为判别洪水类型和洪水预报提供科学参考。     

降雨数据空间分辨率在城市流域洪峰变化分析中的影响

在气候变化和城市化背景下,城市暴雨的局部特征愈发明显,而降雨监测和预报数据空间分辨率难以满足空间分布描述要求,造成城市洪涝模拟和预测结果存在不确定性。本文选择深圳市城区的3个流域,基于118场实测降雨数据,通过逐步增大网格尺寸以达到降低降雨空间分辨率的效果,同时以流域边界作为限制,保证流域内面平均雨量不变,然后将不同空间分辨率的降雨数据分别作为城市洪涝模型的输入条件,对流域出口断面的洪水过程进行模拟计算,每场降雨得到6种不同空间分辨率下的洪峰流量。结合降雨中心、流域几何中心等空间特征参数,分析降雨空间分辨率对流域洪峰的影响。研究结果表明,针对118场实测降雨,随着降雨数据空间分辨率逐渐降低,3个流域的出口断面的洪峰变化幅度逐渐增大;如果忽略了流域内部降雨数据的空间分布差异,洪峰变化幅度和方向与降雨中心和流域几何中心的空间关系具有相关性,降雨中心在流域几何中心上游方向的距离越大,洪峰降低的幅度越大。本文基于3个城市流域得到了相似的研究结论,研究方法可为城市流域洪涝模拟提供借鉴,研究结果可为河道洪水风险评价提供参考。     

利用ECMWF和GPS研究分析一次典型锋面雨

ECMWF可提供大范围格网点上垂向维的水汽密度、温度、偏压等剖线数据,能反演获得大范围的气象要素及水汽值。GPS可反演获得单个点的水汽值,精度及时间分辨率都极高。本文综合两种反演方法的优点,研究台湾地区一次典型的锋面降雨,对降雨前后各气象要素的变化特征进行详细分析。结果表明,利用ECMWF的反演结果可判断在一定时间段内是否有降水的动力学条件;根据GPS反演水汽结果可以在更高的时间分辨率上对降水时间有指导作用。     

基于机器学习的高精度高分辨率气象因子时空估计

气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R²平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R²:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。     

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基于GPRS网络的气象要素自动采集系统设计与应用

目前，气象部门探测的气象资料主要包括：气压、温度、湿度、雨量、风速和风向6个要素。传统的采集方式，每隔一个小时人工采集一次，数据传输慢、精度低。随着全国气象事业发展纲要的实施，气象仪器的智能化和精确化已经成为必然。气象要素自动采集组网系统分为3个单元：自动采集单元负责探测、传输各种气象要素；数据中心负责与各个采集单元进行双工通信；在Internet上以电子地图方式对区域用户提供查询、打印和数据分析服务。     

GPT3模型反演GNSS大气可降水量精度评定

采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度T_m的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。     

基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法

克里金插值方法根据待估位置点、已知样本数据点的位置关系和区域化变量的空间相关性,实现空间加权估计,满足估计的无偏性和最优性。传统方法理论模型形状固定且选择具有人为主观性,无法反映空间数据的变化趋势及其空间多尺度特征。本文为解决上述问题,提出了一种基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法,此方法为拟合实验变异函数提供了一种新的思路。从实际样本数据的变化趋势出发,采用最小二乘支持向量机拟合实验变异函数,并利用不同尺度小波核反映不同尺度下的空间变化。最后,实验环节包括模拟和应用,模拟主要验证经多尺度最小二乘支持向量机优化后插值方法的科学有效性以及准确性,应用主要研究青岛市PM_2.5浓度时空分布特征,为城市生态科学防护及控制提供理论依据。结果表明,基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法能够更好地刻画变异函数,反映不同尺度下的空间变化细节,从而在一定程度上提高插值的精度,是一种可选的克里金插值方法。     

湖北省黄冈市降雨型滑坡气象预警判据

黄冈市是湖北省汛期地质灾害频发区之一, 地质灾害类型以滑坡为主, 其中75%为降雨型滑坡。通过统计分析黄冈市近10年滑坡与降雨的相关关系, 在考虑黄冈市地质灾害易发性分区基础上, 研究黄冈市降雨型滑坡的降雨阈值, 利用逻辑回归模型建立滑坡发生的概率预测模型, 再针对不同等级易发区提出对应的气象预警判据。最后以历史降雨及其滑坡事件检验预警判据的合理性与可信度。结果表明, 所建立的气象预警判据在时间尺度上由以往依托气象部门的中长期预警精细到了24 h的短临预警, 在空间尺度上确定了不同等级易发区的降雨型滑坡气象预警判据。预警准确率大幅提升, 显著提高了黄冈市降雨型滑坡气象预警精度, 可为临灾转移提供精细化的技术指导, 有效降低降雨型滑坡灾害带来的生命财产损失。