SWAT模型在粮食产量预测中的应用

以新乡县为研究对象,基于SWAT模型构建了该区域的分布式水文模型,并对影响模型的重要参数进行了率定和验证。结果表明,对比运用SWAT模型模拟得到粮食产量与实际粮食产量,其相对误差的绝对值大部分在10%以内,相关系数为0.84,Nash-Suttcliffe确定性系数为0.7,该模型可以较准确的模拟粮食产量,并能为该区域的粮食安全、水资源合理配置、水环境等方面的规划提供科学依据。     

吐哈盆地南缘彩霞山东石英闪长岩岩株锆石SHRIMP U-Pb测年

彩霞山东石英闪长岩岩株的锆石SHRIMP U-Pb年龄为267.8Ma±1.6Ma,结合克孜尔塔格岩体的同位素年龄综合分析,此年龄值介于王瑜等所研究剪切作用控制的克孜尔塔格岩体右行剪切年龄276～254Ma之间,表明该石英闪长岩岩株的侵位年龄比克孜尔塔格复式岩体晚,为中二叠世早期.     

双流机场低能见度天气预报方法研究

在信息量较大, 而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下, 智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段。利用1997—2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料, 使用支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM) 方法, 选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验。测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好, Ts评分分别为0.287和0.292, 远高于双流机场低能见度天气出现的频率 (0.155)。试验结果还表明:以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多, 漏报较少; 而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少, 漏报较多。因此, 如果强调模型对低能见度天气预报的准确性, 则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型, 如果强调对低能见度天气的预防性, 则应采用以径向基函数构造的预报模型。     

简单气候模式的随机分析解

本文根据热力学第一定律和随机函数建立了一个随机、非线性气候模式,并求出了模式的解析解。结果表明:模式的温度概率密度是一条有双峰值的曲线,太阳辐射的改变将使曲线上峰的数目发生突变;另外,在利用模式分析海温时还发现:各纬度海温对天气过程的扰动作用将呈现不同的响应。     

青藏高原东侧"2003.8.28"暴雨的集合预报试验

利用MM5模式和国家气象中心的T213模式的预报资料,通过研究非绝热物理过程参数化方案对高原东侧"2003.8.28"暴雨数值预报的影响特征,进行了多物理模式集合预报试验,为开展青藏高原东侧集合预报扰动技术研究进行了试验.试验结果表明,模式物理参数化方案对中尺度降水预报结果有明显影响,包括局地降水强度、空间分布型态、时间演变特征等.随着模式分辨率的提高,积云对流参数化方案将增加小雨量级降水区域,产生一些虚假降水,就现阶段模式水平而言,高分辨率集合预报应重点发展考虑强降水预报不确定性的集合预报模式系统.多物理模式集合预报的初步试验结果表明,高分辨率集合预报可以改进单一确定性预报结果不稳定的缺点,为强降水灾害性天气预报提供有价值的预报信息.     

宁夏北部一次短时暴雨中尺度对流系统的特征分析

利用自动站、闪电定位信息、多普勒雷达、卫星黑体亮温等气象资料,对2008年7月18日夜间宁夏石炭井的短时暴雨天气进行了分析。结果表明：此次单站短时暴雨是在“西高东低”的环流背景下,受东北冷涡后部横槽和低值系统影响,由两个相对较强的对流单体先后影响而后合并维持造成的。中尺度对流系统在宁夏北部持续时间近6h,云项亮温梯度最大值维持在石炭并一带;对应3次强降水时段,雷达回波强度、回波顶高、VIL出现了3次峰值,径向速度出现了气旋式辐合和逆风区结构,逆风区出现时间较强降水出现提前了20～30min,与强降水的发生、发展和减弱有较好的对应关系;闪电发生高密度区位于降水中心前缘,闪电频率突然增大时间较强降水出现超前1h。     

基于小时雨量的泥石流滑坡降雨特征分析

利用2007～2010年6～9月四川加密自动气象站雨量监测资料,分析了小时雨量特征,并结合其间的泥石流、滑坡地质灾害个例,对泥石流、滑坡发生时的降雨特点进行了分析。结果表明,1500m以下小时平均雨强较大时段出现在1～7时,1500m以上小时雨强较大时段出现在夜间10时至次日8时,短历时强降雨是诱发泥石流的关键因素,而滑坡的发生受降水的累计和滞后效应影响。海拔1500m以下,发生泥石流、滑坡一般需要50mm的降水,1500～3500m海拔,6小时降水有15～20mm,就有可能引发泥石流、滑坡,而在3500m以上,6小时降水有10～15mm即可。     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

琼州海峡两次高压后部型海雾的对比分析和数值模拟

利用中尺度数值模式WRF和NCEP分析资料,对2018年2月17-20日和2019年2月4-6日春节期间发生在琼州海峡的两次持续性海雾过程进行数值模拟,结合中国气象局陆面数据同化系统的能见度格点数据、卫星、自动站等观测资料,对两次海雾天气的天气背景、发展演变过程、水汽条件、动力条件和云—雾辐射作用进行比较研究。结果表明：两次海雾过程均发生在入海变性冷高压后部,2018年海雾过程为偏东方向的水汽输送,低层湿层深厚,不断增长的湿度和强烈的水汽辐合使得平流雾持续时间超过10 h,最低能见度达100 m。同时海雾发展期间伴随云雾共存现象,中层云区的存在白天可减小地面接收的短波辐射,减弱增温效应,夜间起到保温作用,近地面较低的温度和逆温层稳定维持,对海雾的长时间发展和维持起到促进作用;2019年海雾过程东南方向的水汽输送偏弱,湿层浅薄,海雾由陆地发展延伸而来,发展面积小,日出后很快消散。     

融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法

针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。