气象科技档案组卷方法的探讨

根据气象科技档案形成规律,探讨了气象科技档案组卷的方法。     

基于遗传算法的四维变分资料同化技术的研究

将遗传算法应用于四维变分资料同化问题,提供一种新的较为有效的数值预报初始场优化方法,给出了相应的理论依据和详细算法,并结合变分问题本身的特点,设计合理的遗传编码、遗传操作和遗传参数.同时,以二维的浅水方程模式为例建立基于遗传算法的变分同化模型,并从多方面与伴随模式变分同化方案进行分析比较.数值试验结果表明,基于遗传算法的变分同化方案取得了比较满意的同化效果.     

基于观测器的多智能体系统的自适应一致性控制

针对带有非线性动态的高阶多智能系统,本文提出了基于观测器的一致性和自适应控制算法.在一致性算法中加入了历史信息,并且参数增益采用自适应律控制的策略.利用Lyapunov函数、稳定性理论、图论和线性矩阵不等式技巧,得到多智能体系统一致性的充分条件.最后通过数值仿真结果验证该算法的有效性.     

西南涡对流云中夹卷率的模拟研究

本文使用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)模拟了2010年7月8—9日发生在四川盆地的一次西南涡降水天气过程,并计算该过程中零度层以下对流云中的夹卷率。从云内垂直特征看:云内的含水量、垂直风速和浮力都在云底之上随高度递增,而在云顶附近随高度递减;云内的湿静力能则主要随高度递减;夹卷率在云底以上随高度递减,而在云顶附近随高度递增,但是云顶高度越高,在云顶附近的递增趋势越不明显。另外,夹卷率和云内的云水、雨水含量都呈负相关,说明夹卷抑制了对流云的发展以及地面降水。当假设被夹卷的环境空气来自云边界附近时,计算所得的夹卷率值要大于假设夹卷空气远离云边界所得值,但这两种假设中夹卷率的其他特征是类似的。从演变特征看,夹卷率总体上随时间减小,这和这段时间内对流云整体发展增高有关。     

基于事件驱动机制的多智能体系统协调控制研究综述

为了减少对网络带宽、通信成本及智能体自身能量等有限资源的不必要的浪费,近些年来,基于事件驱动机制的多智能体系统协调控制的问题受到大量学者的关注,成为了国内外研究的热点.本文集中讨论了几类典型的事件驱动机制,着重介绍了集中式、聚类式、分布式事件驱动机制,自驱动机制和基于边信息的分布式事件驱动机制的设计思想及研究进展.此外,排除芝诺行为作为事件驱动机制研究的关键性问题之一,本文指出了其早期研究存在的盲点,并总结了两类有效的分析方法.最后,给出了事件驱动机制研究亟待解决的问题,并对其理论和应用研究进行了展望.     

基于均分法的小生境遗传算法

为了避免遗传算法种群中个体过早陷入局部最小,在以往随机初始种群的基础上提出一种均分法,使得初始种群随机平均地分为若干个子种群,形成小生境,这样既维持了种群的多样性,也使得种群中的个体不会过早出现早熟现象,更提高了算法的收敛速度.同时采用了自适应技术控制交叉和变异的概率,使得算法能更快速地找到最优解.仿真结果表明,与传统的遗传算法优化RBF网络相比较,新算法的迭代次数更少,精度更高,大大提高了收敛速度.     

基于地统计分析的中国省域交通运输系统碳排放时空特征研究

以30省域为研究单元,基于能源消耗测算了中国省域2003-2014年交通运输系统的碳排放量,探究了中国省域交通运输系统碳排放的时空分布特征及演变规律。结果表明：中国交通运输系统碳排放量持续快速增长,空间上表现为东高西低,南北方向呈"倒U"型的特征,且区域间相对差异逐渐减小。新疆、青海、甘肃这3省均为冷点地区,热点地区主要分布于东部沿海,历年交通运输系统碳排放重心基本位于河南省南部偏东地区,呈现东北-西南的方向格局,并向正北转变。不同时期交通运输系统碳排放数据变异的随机成分不同,且结构化差异呈减弱态势,而整体空间效应范围不断增大,溢出效应逐渐增强。     

基于AutoIt的海量数据智能刻录系统

对科研单位而言,选择DVD光盘作为雷达、卫星等持续性增长的海量数据的存储器是比较合理的.然而,如果人工校验和刻录保存数据,工作量巨大,过程单调乏味,容易出错.为了解决这个问题,本文利用AutoIt v3脚本语言的优势,实现了智能控制刻录软件完成DVD光盘的刻录;加上参数配置、目录监听、数据校验、数据压缩、短信通知、数据检索、日志记录等辅助模块的设计实现,最终完成了海量数据智能刻录系统(MDIBS).文本介绍了AutoIt在自动化任务编写上的优势及在MDIBS中的应用,论述了MDIBS各模块的设计思想和功能以及核心技术的实现,并以FY-2C数据为例说明了数据校验插件的开发.     

基于Android系统的智能电视盒气象服务软件设计与实现

随着智能电视盒硬件技术、Android系统以及互联网技术的不断发展,基于Android系统的智能电视盒已成为国内发展最快的朝阳产业之一,智能电视盒应用软件领域也随之孕育而生。为了丰富移动气象信息服务手段,使用Android、Nginx、Web service等技术手段,研发一种智能电视盒气象服务软件:天气盒子。阐述了该软件的系统结构、网络拓扑、服务功能,通过负载均衡技术和网络架构优化,确保系统可快速适应高并发用户以及网络安全;根据智能电视盒的用户操作特性,在客户端的设计上简化了操作流程,提升了用户的体验。该软件填补了气象部门在智能电视盒气象服务领域的缺失。     

多智能体系统的协调控制研究综述

近年来,多智能体系统的协调控制在多机器人合作控制、交通车辆控制、无人飞机编队和网络的资源分配等领域有着广泛的应用,成为当前控制学科的一个热点问题.首先介绍了多智能体系统的研究背景、智能体的概念和相关的图论知识;然后从多智能体系统协调控制包含的几个问题入手,即群集问题、编队控制问题、一致性问题和网络优化问题等,对其国内外的发展现状进行了总结和分析;最后,给出了多智能体系统有待解决的一些问题,以促进对多智能体系统协调控制理论与应用的进一步研究.     

基于遗传神经网络的乡镇降水量预报方法试验

利用T213数值预报产品.采用遗传算法与神经网络相结合的方法,进行了乡镇降水量预报模型的预报建模研究;并将这种遗传一神经网络乡镇降水量预报模型与逐步回归预报方法和中尺度模式降水输出结果进行对比分析,试验预报结果表明,遗传-神经网络方法在大雨以上降水具有更好的预报能力.     

用遗传算法重构副热带高压特征指数的非线性动力模型

用遗传算法从离散时间序列资料中反演重构了非线性动力模型。首先, 用Lorenz系统的时间积分数据进行模型重构试验,随后,对十年平均的副热带高压形态指数时间序列进行动力模型参数反演和仿真预报试验。结果表明,遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够较为准确地描述和刻画副热带高压活动,能对副高活动进行较为准确的描述与建模,是诊断和预测副热带高压等复杂天气系统活动的一条有效途径。     

基于遗传算法与共轭梯度法结合的四维同化方法

对气象资料的四维同化，采用共轭梯度算法和遗传算法，可以使两种方法相互补充，实验证明两者的结合能够增强搜索能力和收敛速度。在编写此程序时，采用标准化编程方法，使程序能够接近全自动化，从而缓解了编程的繁重劳动，减少程序中出现的错误。     

基于进化方向遗传算法的四维变分资料同化方法

数值天气预报模式初始时刻要素场的变分同化问题是一个非线性最优化问题。利用进化方向遗传算法（EDGA）求解该最优化问题，并对理想初始场作数值模拟，结果表明模拟的效果较好。     

中尺度模式遗传算法同化系统及同化试验研究

设计了一个以MM5模式为基础的遗传算法同化系统,并对一次暴雨过程进行了实际降水的模拟,通过对比遗传同化和伴随同化的降水预报效果,对遗传算法同化系统的同化性能进行验证。试验结果表明,遗传算法与四维变分相结合的同化系统能有效地改善模式的初始场,使MM5模式要素预报和降水预报的准确率得到提高。     

基于变分原理的自适应网格技术及其权函数问题研究

利用两个具有解析解的算例研究基于变分原理的自适应网格技术。结果表明,对运动激波算例,权函数考虑二阶导数项比考虑梯度项更能有效地减小误差;对气旋锋生算例,仅以梯度作为权函数亦不能提高精度,考虑速度场、锋生函数分布的权函数能更合理地安排网格;对照解析解,发现提出的自适应网格技术能明显提高计算精度,在节省内存等方面显示了突出的优点。     

多种均一性检验方法比较研究

气候资料的均一性检验对气候观测及变化研究有着重要作用。本文从四川省160个台站近50年气温资料中,选取具有连续观测记录的站点105个,综合SNHT(标准正态均一性检验)、Buishand检验、Pettitt检验、MASH(均一性序列多元分析)、TPR(二位相回归检验)和von Neumann比率法,对该省年平均气温进行均一性检验。结果表明有42个台站存在序列间断点,占40%;而不均一台站中,因迁站导致的有29个,更换仪器引起的有19个。对气温序列分年代统计发现不均一台站数目有增加的趋势,其中20世纪60—70和80—90年代不均一性均由台站迁移所致。评估不同检验方法的敏感度和适用性,发现SNHT法与Buishand法、Pettitt法检验结果相符率为48.6%,TPR法与其他方法相符率偏低,但该法不涉及邻近站是否均一,在分析中可做补充判断。参考四川省地形特征分析,SNHT法在盆地及山地台站的断点显露率最高,分别为67.6%和57.1%,漏检和误判较少;高原地区SNHT法和Buishand法显露率较高,其中Buishand法漏检和误判率最低。鉴于减小对元数据依赖度的均一化检验思路,应采用多种检验方法综合,有助于气候资料在区域气候变化研究中的有效利用。     

基于遗传算法的暴雨强度公式参数的优化

遗传算法是模型参数优化的一种有效方法。将遗传算法应用于北京市郊区不同重现期的暴雨强度与降雨历时关系式中参数的优化,并与传统回归法和优选回归法的优化效果进行了分析比较。实例计算结果表明：遗传算法用于暴雨强度公式中的参数估计精度高于传统回归法和优选回归法的参数估计精度。该方法具有直观、简便和实用特点。     

农作物气候适宜度实时判定系统

以旬、月、季、作物生育期为单位时段,根据农作物生长发育所需要的气象条件,把单位时段内气候因子的数量变化,通过模糊数学中隶属函数的方法,转化成对作物生长发育的适宜程度,计算各时段内的温度、降水、日照及光温水综合因子对作物生育影响的适宜度,计算结果以表格和图形的方式输出。经过业务试应用,效果良好,所计算的不同作物不同时段的温度适宜度、降水适宜度、日照适宜度、光温水综合适宜度符合实际情况,为定量判定气象条件对农作物影响提供了依据。