东北春玉米非线性积温模型参数改进

结合我国东北地区春玉米生长发育的实际情况,以观测年份较多、观测地点较广为原则选取4个春玉米品种,分别为东农248、龙单13、四单19和丹玉13,利用生长发育观测资料和同期气象观测资料,判断4个玉米品种的相对熟型并对沈国权非线性积温模型（简称NLM）进行参数拟合,讨论参数的生物学意义及其与品种熟型的关系,对NLM进行有效改进及验证。结果表明:4个春玉米品种NLM均不存在无效参数,参数K与参数Q存在显著的相关性,说明K可能仅是一个统计参数,没有明确的生物学意义;积温在品种间存在显著差异,全生育期模型参数Q与多年站次平均有效积温或活动积温有较好的相关性,由于不同的积温意味着不同的玉米品种熟型,说明Q与玉米品种的熟型有关,将模型参数Q和K用反映玉米品种熟型的参数（有效积温、活动积温）表示,建立了适用于不同品种的通用积温模型,取得较好的应用效果。     

一种改进的质量通量积云参数化方案及预报试验

用国家气象中心有限区域业务预报模式,以１９９８年８月一次热带风暴降水过程为试验个例,对引入了下曳气流的质量通量积云对流参数方案和模式中的原质量通量积云参数化方案进行了对比试验。结果显示;引入了下曳气流后,通过提高对流降水量使降雨强度预报得以提高,更接近于实况;改进后的方案对大雨以上预报水平有一定的改善,各项评分结果均有所提高。     

WOFOST模型蒸散过程改进对玉米干旱模拟影响

分别利用优化蒸散计算（PM方案）、作物系数（CC方案）和二者同时优化（PMCC方案）改进WOFOST模型,基于降水适宜年（2012年）和干旱年（2015年和2018年）在辽宁省锦州开展的玉米分期（4月20日、4月30日和5月10日）播种试验资料评价模型改进效果。结果表明：2012年,PM方案可增大潜在蒸散,CC方案在作物系数小（大）于1时使潜在蒸散减小（增大）;3个方案对叶面积指数、地上生物量和土壤湿度模拟几乎不产生影响。2015年,PM方案的拔节后叶面积指数、地上生物量、产量和土壤湿度较原模型明显减小,蒸腾速率在喇叭口期之前增大,之后减小;CC方案在喇叭口期之前蒸腾速率小于原模型,之后大于原模型,其他4个变量略大于原模型。PMCC方案的各变量模拟值介于PM方案和CC方案之间,3个播期模拟精度叶面积指数分别提高6%,21%和3%,地上生物量分别提高8%,8%和14%,产量分别提高66%,63%和66%。2018年,PMCC方案前两播期地上生物量模拟精度分别提高5%和1%,产量模拟精度分别提高32%和5%。PMCC方案可改善模型在干旱条件下的模型性能。     

陆面模型Noah-MP的不同参数化方案在沙漠区域的适用性研究

为研究陆面模型Noah-MP在沙漠下垫面的最优参数化方案组合,本文利用中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地观测数据,根据沙漠环境特征进行不同参数化方案组合的三组模拟实验,利用观测数据对10 cm土壤温湿度、感热、潜热通量模拟值对比分析得出最优组合。研究表明:第三组对10 cm的土壤温度模拟效果最好,主要原因是Chen97感热交换系数和全网格二流近似(gap=0)辐射传输方案比较符合沙漠的环境特征。三组试验对土壤湿度模拟效果差,其主要原因是沙漠的土壤信息未能体现在模式中,第二组选择CLM方案对土壤类型影响蒸发方面有一定考虑,其模拟结果相对较好。对于感热通量,第一、二组模拟值在波峰存在高估,尤其是第二组模拟值在降水后出现了明显低估情况,第三组模拟效果最好,主要得益于选择了感热交换系数Chen97方案,能够较为真实的刻画Ch变化特征。潜热通量在四个特征量中模拟效果最差,主要原因是沙漠土壤水分极低,观测降水和实际进入土壤的水量有差异,另外没有植被和植物根系,模式无法准确计算土壤蒸发和植被蒸散。根据统计分析和泰勒图可知,第三组能够更好地还原沙漠区域的陆面过程。     

MM4模式积云参数化方案的改进和检验Ⅰ:方案的改进

将 MM4模式应用于梅雨锋暴雨的中 -β尺度系统模拟时 ,模式的水平分辨率必须提高 ,这使得模式中原有的 Kuo- Anthes方案变得不适应。根据 Fritsch- Chappell方案的基本原理和特点 ,它可以合理取代 Kuo- Anthes方案来适应中 -β尺度系统的模拟 ;同时 ,结合近年来人们对积云属性研究的新成果 ,对 Fritsch- Chappell方案作了改进 ,最终得到一个适用于梅雨锋暴雨中 -β尺度系统模拟的改进 MM4模式     

一种新的统计回归模型及其建模方案

根据经典门限自回归模型的基本思想,引入半截多项式变换,导出了一种新的统计回归模型,并提出了相应的一整套建模方案。这种模型和建模方案的特点是:（1）解决了统计回归分析中逐段线性化模型的检验问题;（2）在确定统计回归模型中各待估参数和变量——包括门限变量、门限值、阶数、时滞和回归系数时显得十分方便、快捷。试验结果表明,根据此方案建立的统计回归模型具有较高的拟合和预报精度,同时具有良好的稳定性。     

可用于陆面过程模型的地形指数水文模型中简化参数化方案的研究

在全球气候系统模型中,陆面水文过程对提高模拟精度有显著作用.土壤水分空间非均匀分布对于蒸发和径流的计算以及能量在潜热和感热之间的分配具有重要的影响,但现有的多数陆面过程模式未能考虑土壤水分水平非均匀性的影响.地形指数模型以其较好的物理基础、参数少、计算量小,且能考虑地形变化对土壤水分非均匀分布影响等优点,使其有潜力模拟陆面过程中水分过程分布非均匀二维特性.目前地形指数水文模型已被推荐应用于陆面过程模式(Land surface models,LSMs)中以改进对陆面水文过程的模拟能力.在地形指数模型中,数据的空间分辨率、河道的起始临界值、非饱和区域的分区和空间各点的坡度等因子不同的确定,都能对模拟结果产生重要影响,对它们如何合理地给定,既不降低模型精度,又能省时、省资源是十分重要的.本研究通过大量的敏感性模拟试验,较系统地探讨上述参数不同的确定方案对流域水量平衡模拟结果的影响.主要结论有:(1)将流域按地形指数值大小分为16块与仅区分饱和区与非饱和区或仅区分饱和区、较湿润区和较干区3块模拟结果相差不大,因此将地形指数模型应用于陆面模式时仅区分饱和区与非饱和区或区分饱和区、较湿润区和较干区3块这种简化方案也许是一种可行的选择;(2)不考虑坡度会扭曲水量平衡各要素的计算,用一个平均坡度替代实际坡度的办法就会有比较接近了实际坡度的结果.因此,LSM模型中一维均匀的网格做法应该改进,但太细致的坡度取法也许没必要.以上结论可为今后发展用于陆面模式的大尺度水文模型提供依据.     

有关雪盖模型内部及界面过程的参数化方案的敏感试验

In order to develop a seasonal snow model of land surface process as accurately as possible for climatic study, it is necessary to fully understand the effects of important snow internal processes and interaction with air and to get an insight into influence of several relevant parameterization schemes with parameters＇ uncertainty to some degree. Using the snow model (SAST) developed by first author and other one and some useful field observation data, this paper has conducted a series of sensitivity studies on the parameterization schemes. They are relative to compaction process, snow thermal conduction, methodology of layering snow pack and to key parameters such as snow albedo, water holding capacity. Then, based on the results from the sensitivity studies, some useful conclusions for snow cover model improvement are ob tained from the analysis of the results.     

两种参数化方案下冬小麦品种对发育期的影响

利用华北平原47个农业气象观测站1986—2010年冬小麦的品种、发育期观测资料和同期气象数据,基于常用的发育期模型,对两种参数化方案下品种变化对发育期影响的特征进行研究。其中参数化方案1采用固定的三基点温度,参数化方案2通过循环优化得到三基点温度。结果表明:在华北平原冬小麦品种变化频繁的情况下,两种参数化方案均能较好地对返青-抽穗期与抽穗-成熟期的模拟过程进行参数化;两种参数化方案均认为品种变化使返青-抽穗期和抽穗-成熟期日数有延长趋势,但不同参数化方案的趋势值存在较大差异,且参数化方案1模拟的趋势值总是高于参数化方案2。此外,不同的参数化方案也会使模拟的趋势值在区域上的分布规律发生变化。研究表明:不同参数化方案的使用会对模拟结果产生明显影响,因此,在量化品种变化对发育期影响时,需关注不同参数化方案对结果的影响,以及由此带来的不确定性。     

大气粒子散射相函数的参数化方案比较及其改进

大气粒子散射相函数的参数化是大气辐射传输参数化的重要组成部分。文中全面比较了大气粒子的HenyeyGreenstein(HG)方案和双Henyey-Greenstein(DHG)方案,并在四流球谐函数展开累加法中,应用这两种相函数参数化方案计算气溶胶、云、霾粒子的反射率、透射率或吸收率。该研究结果表明:HG方案无法表现相函数的后向峰值,因而其计算的大气粒子反射率和透射率精度较差;DHG方案能较好地表征相函数的整体特征,但是该方案计算的相函数易出现后向异常峰值或为负值,并导致计算得到的气溶胶、云、霾粒子的反射率和透射率精度甚至会低于HG方案。对DHG方案进行进一步研究,提出了改进的DHG方案(MDHG)。MDHG方案计算结果稳定,并能很好表征相函数的前向和后向峰值的特征,其计算的大气粒子的反射率和透射率精度也较高。因此,MDHG方案是一种理想的相函数参数化方案。     

三角形法计算涡度和散度的一种改进方案

从涡度和散度的定义出发,导出了一种三角形法计算涡度和散度的改进方案,与以往的方法相比,更方便且计算精度更高。     

MM4模式积云参数化方案的改进和检验Ⅰ：MM4模式积云参数化方案的改进

将MM4模式应用于梅雨锋暴雨的中－β尺度系统模拟时，模式的水平分辨率必须提高，这使得模式中原有的Kuo-Anthes方案变得不适应。根据Fritsch-Chappell方案的基本原理和特点，它可以合理取代Kuo-Anthes方案来适应中－β尺度系统的模拟；同时，结合近年来人们对积云属性研究的新成果，对Fritsch-Chappell方案作了改进，最终得到一个适用于梅雨锋暴雨中－β尺度系统模拟的改进MM4模式。     

模型参数对赤霉病人工神经网络预报模型精度的影响

运用最优化相关普查方法,选取确定了对江苏省太湖地区小麦赤霉病发生程度有着显著指示意义的预报因子,将其作为输入变量经多层前馈神经网络的ＢＰ算法进行学习训练,建立了赤霉病病穗率的人工神经网络预报模型。分析了结构参数对模型效果的影响情况,发现训练的总体误差平方和对模型的效果最为显著,历史样本的拟合率随着总体误差平方和的拳小而稳定上升,但总体误差平方和取值偏小时模型对独立样本的预报精度下降;当总体误差平方     

GRAPES的积云对流参数化方案性能评估及其改进试验

利用GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)单柱模式(Single Column Model,SCM),采用GCSS WG4第三次个例资料,对BMJ、SAS和KFeta三种积云参数化方案进行了数值试验和诊断分析,得到如下结论:BMJ和KFeta方案都能较好地模拟出与观测相符的降水,而SAS则相对较差;BMJ方案在对流层中高层位温误差较小,低层偏冷严重,同时该方案具有较强的水汽向上输送能力,易造成低层偏干,中高层偏湿,因此其调整的大气层结过于稳定;KFeta方案倾向于造成低层偏冷偏湿,但低层偏冷幅度相对于其他方案较小,在对流层高层则由于对流穿透过强导致严重偏冷.针对KFeta方案对流穿透过强的问题,本文提出了一种新的对其垂直速度方程进行修改的方案,并且考察了Anderson等提出的修改流出层方案.数值试验表明,这两种修改都能有效地减小高层冷误差;综合来看,本文提出的修改方案的预报效果更令人满意.     

用于气候研究的雪盖模型参数化方案敏感性研究

为了得到一个适用于气候研究简化的季节性雪盖模式最佳方案,必须对雪盖内部的重要物理过程、其与上大气相互作用、相应模型的参数化方案和有关的参数选取以及模型的分层结构进行深入研究.利用作者的雪盖模型(SAST),对其中的一些关键性过程的有关参数化方案(如压实、相变、融化雪水流动及分层方案考虑等)及关键的参数(如雪面反照率、有效热传导系数及持水能力等)进行了分析和敏感性试验,得到若干有意义的结论,为雪盖模式改进提供有用的结论.     

WRF模式云参数化方案对一次深对流系统模拟的验证和改进

使用中尺度数值模式WRF中的双参数云微物理方案WDM6针对2008年台风“凤凰”登陆过程中造成的强降水进行数值模拟,通过卫星模拟器利用MTSAT-1R和TRMM卫星观测的红外云顶黑体亮温TBB、PR雷达反射率资料使用统计方法验证模拟结果。通过修改云水向雨水自动转化过程、冰晶核化过程、雪和霰的下落末速度、雪和霰的截距进行敏感性试验,减小模拟结果和卫星观测结果的差异。研究结果表明:WDM6方案模拟的台风“凤凰”登陆后的降水,强对流云系及对流柱状雷达回波基本符合实况,但模拟结果局部偏强。WDM6方案模拟产生了较多的浅对流云,低估了对流云系的出现频率。不同云类型模拟的雷达回波均偏强,对流云系雷达回波垂直分布接近观测。敏感性试验结果说明修改WDM6方案中云水向雨水自动转化率有效地改善了模拟效果。同时发现云滴初始数浓度影响云水向雨水自动转化率并最终影响云系结构和雷达反射率的模拟结果,过高的云滴初始数浓度会使模拟结果变差。     

模型参数对疾病发病率人工神经网络模型精度的影响

本文通过统计分析，选取影响银川地区疾病发病率的主要气象因素，将其作为输入变量经多层前馈型神经网络的BP算法进行学习训练，建立了疾病发病率的人工神经网络(ANN)预报模型。分析了结构参数对模型效果的影响情况，发现学习率和动量因子对达到训练目的无大的影响，而训练精度、输入层节点数和隐含层节点数是模型的关键。但只要输入层节点数达到一定数量，改变输入层节点数并不影响模型质量，隐含层节点数和训练精度却对模型更为重要。     

不同云微物理方案对一次飑线过程模拟的影响

本文利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式的不同云微物理方案对2009年6月14日发生在华东地区的一次飑线过程进行1 km的高分辨率模拟,探讨不同云微物理方案对飑线模拟的影响。结果表明:双参数方案的模拟效果总体上优于单参数方案,其中WDM6方案模拟效果最佳,能够较好的模拟出强对流回波区、层云区的主要特征。在单参数方案中以WSM6方案最优。Kessler和LIN方案模拟飑线的回波范围偏小,强度偏弱。进一步对比热力和动力场发现,WDM6方案模拟的冷池的面积最大,强度最强,气压最高,飑线前部的入流处风速最大。不同云微物理方案对微物理场的影响较明显,相比单参数方案,双参数方案模拟的水凝物混合比更高,且能够模拟粒子数浓度,更准确地描述了云中的各类粒子特征。