基于不完全β分布的二项分布参数的Bayesian估计

将β分布推广到不完全β分布,给出了二项分布的可靠度的先验分布为不完全β分布时的一些结论,并讨论了在基于二项分布可靠性增长模型中的应用.     

带阻尼项的欧拉-泊松方程组的爆破解

研究了N维空间中带阻尼项的欧拉-泊松方程组的径向对称解的爆破.当方程组非奇异的经典解（ρ,u）在[0,R]上有紧支集（R>0是正常数）,且初始速度u满足一定的初值条件,借助积分法,其径向对称解会在有限时间内爆破.     

k=6,7,8,9的一类新几乎差族

C.Ding和J.Yin推广了几乎差集,定义了新的几乎差族的概念.通过有限域中分圆类的方法给出了几乎差族新的构造方法,并得到了k=6,7,8,9的一类新的几乎差族.     

基于小波提升算法的脑电节律提取

小波变换在信号处理中有着广泛的应用,能同时分析时域和频域方面的信息,但是传统的小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢.该文讨论了第二代小波变换的原理,并采用它来处理脑电信号.提升算法作为构造第二代小波的关键技术,通过预测确定高频信息,更新后得到正确的低频信息,它不依赖于傅立叶变换,大大提高了运算速度.通过分析提升算法的基本原理,用第二代小波变换实现了对脑电信号的节律(δ、θ、α、β)提取,并得到了令人满意的效果.     

人工影响天气自动预警关键问题

通过对多普勒雷达PUP资料（回波顶高ET、回波反射率因子R19、液态水含量VIL）实时分析,编程实现了ArcGIS中Identify工具,完成雷达栅格图层（Raster）数组值索引.提出预警半径r、预警区域附角θ的概念,给出监测点抽样算法、方位角算法、（θ,α）点元筛选算法,并运用C#对各算法进行了实现.在Visual Studio2008开发环境下,实现了基于.NET的自动预警系统原型,可实时生成各作业点作业参数,为人工影响天气作业智能化提供必要理论及技术支撑.     

青藏高原北部地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究

青藏高原北部地区是中国西部主要地震区,自1700年以来,该区M≥7强震具有显著的有序性,其主要有序值为106~107 a、77~78 a、53~54 a、26~27 a、10~11 a与3~4 a等.以翁文波信息预测理论为指导,将有序性分析与复杂网络技术相结合,努力探索具有中国特色自主创新的强震中长期预测方法,构建了青藏高原北部地区M≥7强震信息有序网络结构.在总结该区21世纪以来3次大震(2001年昆仑山8.1级大震、2008年汶川8.0级大震和2010年玉树7.3级强震)预测研究的基础上,根据所建强震有序网络结构提出新的预测意见:2014—2015年、2026—2027年和2030年前后该区仍有可能发生M≥7强震.研究结果表明此方法对于强震的中长期预测具有独特的效果.     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

HⅢ(2n)中元素的一种标准化表示

给出HⅢ(2n)中元素的一种标准化表示,HⅢ(2n)={Z∈C^2n×2n|1/2(Z+Z'')>0,ZJ=JZ''},J=0 I_n-I_n 0,1/2(Z+Z)>0表示矩阵1/2(Z+z'')是正定的。     

电磁波在电离层的传播特性研究

研究了折射率n与电子数浓度N_e及高度h之间的关系,并通过数值模拟对电子数浓度的高度剖面和折射率随高度的变化规律进行了分析.将模拟和实际观测出的频高图进行对比,发现在高电离层模拟值与实际值较相近,在低电离层则由于非线性关系及E_s层存在的效应,模拟值与实际值有较大的误差.     

江淮之间夏季雨滴谱特征分析

分析了2011—2013年夏季(6—8月)滁州地基雨滴谱观测资料,根据雨强及其随时间的变化将降水分成对流降水和层云降水,分析不同降水类型的雨滴谱特征。结果表明:滁州地区对流降水的质量加权直径D_m和标准化参数lgN_w的平均值分别为1.67 mm和3.91 mm^-1·m^-3,层云降水D_m和lgN_w的平均值分别为1.18 mm和3.57 mm^-1·m^-3,对流降水雨滴平均尺度更大。N_w相比Γ分布参数N₀能更好地反映总数浓度N_t的大小。Γ分布3参数均随雨强的增大而减小,当雨强增长到一定程度时,μ(谱型)和Λ(斜率)趋于常数。研究了μ-Λ关系和Z(反射率因子)-R(雨强)关系。对流降水和层云降水的Z-R关系分别为Z=408R^1.20和Z=301R^1.21。新的Z-R关系和经典Z-R关系(Z=300R^1.40)反演的雨强相比实际观测值均偏小,但新的Z-R关系反演的雨强与实际观测值更接近。     

小波框架的彩色图像泊松去噪

噪声是影响图像质量的重要因素,噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识以及图像的信噪比下降,所以图像去噪是图像处理中的一个重要问题.本文提出了基于小波框架的彩色图像的泊松去噪模型.在该模型中,赋权的l²项作为保真项,包含小波框架的l¹项作为正则项.同时,又提出了解决该模型的重新赋权的split Bregman算法.最后,利用仿真实验以及PSNR（峰值信噪比）指标对该模型的去噪效果进行评估,评估结果表明该算法可行、有效.     

带积分边界条件的奇异方程组边值问题的正解

考虑了一类具p-Laplacian算子型带积分边界条件的三点奇异方程组边值问题正解的存在性.通过使用锥上的不动点定理,在适当的条件下,建立了这类方程组边值问题存在一个或多个正解的充分条件,并给出两个例子来验证主要结果.     

线状中尺度对流系统内多个强降水单体的结构演变及闪电活动特征

利用多普勒雷达、SAFIR3000三维闪电定位系统和气象自动站等观测资料,以线状中尺度对流系统内多个γ中尺度强降水单体为研究对象,揭示了单体之间、单体与β中尺度线状对流系统的多种相互关系,设计多种雷达参量对单体的结构演变进行定量化描述,进一步建立了对流单体结构演变与闪电活动的相互关系。得到以下结论：（1）线状中尺度对流系统内顺义、房山、固安、宝坻对流单体分别造成了1 h降雨23、50、27、70 mm,在其演变过程中,顺义单体被另一个单体追逐、供给,房山单体包括2个更小单体的合并过程,而固安、宝坻单体的初生和发展与线状中尺度对流系统是被喂养、吞食的关系。（2）设计的雷达参量V₄₀（40 dBz强回波核的体积大小）、V_40UP-6（6 km高度以上40 dBz强回波核的体积大小）、S_ET11（回波顶在11 km处的回波范围大小）量化描述了单体的三维结构演变特征,F_ic（云闪频数）和F_cg（地闪频数）与上述雷达参量关系密切,如与V_40UP-6的相关系数为0.63—0.97;而F_ic比F_cg更敏感地呼应单体结构的变化。（3）固安单体在成熟阶段,主正电荷区（即辐射点最大密集区所处的地方）维持在较低位置,远低于其他单体在成熟阶段主正电荷区的高度。（4）在对流单体合并后,F_ic和F_cg增大且主正电荷区明显抬升、闪电频数陡增对应降水强度增大、闪电频数峰值超前于降雨强度极值等特征,对灾害天气的预警具有积极意义。     

江淮地区龙卷超级单体风暴及其环境参数分析

利用多普勒雷达探测资料和NCEP再分析资料,对2003—2010年发生在江淮地区的6个龙卷超级单体风暴及其环境参数进行了分析。研究表明：（1）龙卷超级单体风暴H_BASE平均为1.7 km,H_TOP平均为9.1 km;H多在风暴的下部,近于下部的1/4处。H_BASE平均值比江淮地区各种超级单体的平均值低得多,H_TOP则略低。（2）龙卷超级单体I_VIL平均为25.6 kg/m²,Z_MX平均为54.8 dBz。和江淮地区超级单体相比,龙卷I_VIL要小得多,而龙卷Z_MX略低。（3）龙卷超级单体的中气旋M_BASE、M_TOP和M_SHR平均值分别为1.2 km、3.9 km和14.4×10^-3s^-1,和江淮地区超级单体相比,龙卷M_BASE、M_TOP明显低,而M_SHR略高。（4）TVS参数最强时的V_AD在12—45 m/s,V_LLD多大于30 m/s,V_MXD多超过30 m/s,V_MXD的高度不低于0.8 km,T_DPT在2.4—6.4 km,T_BASE在0.7—1.5 km,T_TOP在2.3—6.4 km,T_MXSHR超过22×10^-3s^-1。TVS参数最强时间与龙卷实际时间基本吻合,平均相差4.2 min;平均而言,TVS出现后6 min有龙卷发生。（5）雷达推算的龙卷超级单体的0—6 km风垂直切变比江淮地区超级单体的风垂直切变平均值高15.2%;龙卷发生前I_CAPE平均为1752 J/kg,I_K为38℃,850 hPa到地面风切变平均超过12 m/s,850—500 hPa温差平均为23.7℃。龙卷发生前能量处在中等到强的状态,大气不稳定性较强,风垂直切变大。     

雷达定量估测降水的亮带自动消除改进方法

层状云降水中,0 ℃层融化效应会引起雷达反射率因子局部增大,若不进行订正,则会高估雷达估测的降水.本文提出一种基于新一代天气雷达反射率因子垂直廓线的0 ℃层亮带自动识别与订正算法,以减小因亮带造成的降水高估.本研究首先对降水类型进行分类,在SHY95的基础上增加了垂直方向的反射率因子三维特征,避免亮带的反射率因子高值区被误识别为对流云区;其次,在层状云区识别出一个可能的亮带影响区,在其中查找亮带,采用旋转坐标系法精确的识别亮带的顶、底高度;最后,利用最小二乘法拟合亮带上、下层的斜率,平滑垂直廓线(VPR,Vertical Profile of Reflectivity)的显著突出部分.将该方法应用于北京地区2010—2011年10次包含亮带的降水过程,得到的亮带订正后的均方根误差E_RMS、平均绝对误差E_RMA、平均相对误差B_RM值较初值均有显著减小(分别减小1.538 mm,0.417和0.468).结果表明,该方法能够有效地识别与订正亮带,使得定量测量降水精度有所提高.     

Halin图的色数问题

Halin图G=T∪C,其中T为每一非悬挂点(内点)度数至少为3的平面树,C为连接T的所有悬挂点的圈.文章分别讨论了Halin图的星色数、面色数及分数色数.     

湿静力平衡温度及其在大气对流运动中的应用

提出了一个新的大气动力-热力学温湿参量——湿静力平衡温度（T_s）。它与密度温度（T_ρ）有密切关系。作为T_s的应用示例,简化了积云一维时变模式垂直运动方程;提出了“载水气块”和“非载水气块”统一的新的“对流有效位能”表达式。结合实例,计算了“载水气块”和“非载水气块”两种情况下的对流有效位能（分别记作CAPE_w和CAPE）以及对流抑制能量（分别记作CIN_w和CIN）等,“载水气块”与“非载水气块”两种情况的“对流有效位能”及“对流抑制能量”有较大差异。作为强对流天气分析预报的重要参数,目前计算对流有效位能和对流抑制能量的通用公式存在一定缺陷;在对“对流有效位能”的理解方面存在某些模糊认识和盲点。从新的观察角度对“对流有效位能”的概念做了详细分析并进一步阐明了其确切含义。新的方案同样可以方便地在T-lnp图上进行稳定度分析,并可根据新的公式对T-lnp的某些缺点进行修正。     

多普勒天气雷达1 h降水产品的质量评估

为评估多普勒天气雷达1 h降水量(OHP)产品在降水预报中的质量, 从南通新一代多普勒天气雷达的体扫资料及其覆盖范围内太湖流域34个雨量站的同期逐小时降水资料中选取了19个降水个例。以空报率、漏报率、准确预报临界指数、平均误差、平均绝对误差和均方根误差等, 为评估降水预报质量的指标。根据雨量站实测日降水量(P)和1 h降水量(P₁)大小分级, 对不同情况下的OHP进行质量评估。结果表明:(1)OHP的空报率和漏报率较高, 导致整体的准确预报临界指数偏低。(2)与不同的P和P₁量级相对应, 不同的OHP预报质量有明显差异。除P<10 mm时和P₁<1 mm时稍有高估外, 其他量级都存在低估, 且随着P的增加, 空报率和漏报率都减小。(3)对2007年9月18日的降水个例分析表明:OHP与实测的落区基本一致, 但降水强度上有偏差。不同站点的雨强偏差不同, 距南通雷达站100 km左右的OHP误差较小。     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM_2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM_2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM_2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM_2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM_2.5浓度阈值为70 μg/m³,湿情景下该阈值为18—55 μg/m³。当PM_2.5质量浓度低于约40 μg/m³时,继续降低PM_2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。