Study of statistically correcting model CMAQ-MOS for forecasting regional air quality

Based on analysis of the air pollution observational data at 8 observation sites in Beijing including outer suburbs during the period from September 2004 to March 2005, this paper reveals synchronal and in-phase characteristics in the spatial and temporal variation of air pollutants on a city-proper scale at deferent sites; describes seasonal differences of the pollutant emission influence between the heating and non-heating periods, also significantly local differences of the pollutant emission influence between the urban district and outer suburbs, i.e. the spatial and temporal distribution of air pollutant is closely related with that of the pollutant emission intensity. This study shows that due to complexity of the spatial and temporal distribution of pollution emission sources, the new generation Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model developed by the EPA of USA produced forecasts, as other models did, with a systematic error of significantly lower than observations, albeit the model has better capability than previous models had in predicting the spatial distribution and variation tendency of multi-sort pollutants. The reason might be that the CMAQ adopts average amount of pollutant emission inventory, so that the model is difficult to objectively and finely describe the distribution and variation of pollution emission sources intensity on different spatial and temporal scales in the areas, in which the pollution is to be forecast. In order to correct the systematic prediction error resulting from the average pollutant emission inventory in CMAQ, this study proposes a new way of combining dynamics and statistics and establishes a statistically correcting model CMAQ-MOS for forecasts of regional air quality by utilizing the relationship of CMAQ outputs with corresponding observations, and tests the forecast capability. The investigation of experiments presents that CMAQ-MOS reduces the systematic errors of CMAQ because of the uncertainty of pollution emission inventory and improves the forecast level of air quality. Also this work employed a way of combining point and area forecasting, i.e. taking the products of CMAQ for a center site to forecast air pollution for other sites in vicinity with the scheme of model products "reanalysis" and average over the "area".     

空间运动对象与时空数据类型研究

当前时空数据模型多以描述空间实体的离散变化为主。该文中对空间运动对象在抽象层次的无限连续空间、离散层次的有限离散空间上的数据类型进行分析和定义，将其分别划分为时间类型、空间类型和时态类型来研究，并提出支持空间运动对象的表示方法和操作方式。该方法既能表示空间实体的连续运动，也能表示其离散变化，为空间运动对象时空数据模型的建立奠定了基础。     

基于高通量测序的表层水体纤毛虫多样性评估方法比较与优化

基于扩增子的高通量测序技术广泛应用于微型生物多样性的研究, 不同的测序手段和数据分析流程, 影响着微型生物多样性与群落结构的分析结果。本研究以易于形态鉴定的砂壳纤毛虫作为研究对象, 比较DNA测序、RNA测序和形态学方法检获的多样性和物种组成等, 探究序列分析流程中关键步骤: 嵌合体处理、可操作分类单元分析方法选择、合并相似分类单元以及去除稀有类群等对多样性结果的影响。研究结果显示无论基于DNA还是RNA的分子手段与形态学方法检获的主要物种基本一致, 与DNA测序相比, RNA测序检获的物种数少, 但差异不显著。基于97%以上相似度聚类和单核苷酸变异所得群落结构相似, 无显著差异; 且所有分析方法都能在一定程度上反映出自然界中不同类群的相对丰度。相较于单核苷酸变异和其他相似度阈值, 99%相似度下聚类所得多样性更为接近形态学结果。去除嵌合体和稀有类群(去除阈值: DNA测序0.05%; RNA测序0.07%), 可明显改善分子多样性虚高的问题。本研究为纤毛虫等真核微生物的分子多样性研究提供了科学的数据分析流程, 对未来真核微生物多样性研究具有指导意义。     

能见度集合预报及后处理技术应用

基于污染物情况、环流系统和时空分布特征分析,利用神经网络对历史数据进行建模,生成了能见度集合预报产品。在2022年冬季的TS评分检验中,预报产品优于欧洲中期数值预报中心模式(ECMWF)的能见度预报产品。利用概率匹配、最优百分位和神经网络三种后处理方法生成后处理产品,这些产品的TS评分优于集合预报产品。预报输入的ECMWF模式2 m湿度与实况的偏差是误差的主要来源。利用集成方法对三种后处理产品进行集成,其TS评分结果在低能见度区间总体接近或略优于原始产品。生成的能见度集合预报后处理最优集成预报产品成功提高了对中期延伸期能见度天气的预测准确性。     

Effect of the Initial Vortex Structure on Intensity Change During Eyewall Replacement Cycle of Tropical Cyclones: A Numerical Study

This study investigates the effect of the initial tropical cyclone (TC) vortex structure on the intensity change during the eyewall replacement cycle (ERC) of TCs based on two idealized simulations using the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Results show that an initially smaller TC with weaker outer winds experienced a much more drastic intensity change during the ERC than an initially larger TC with stronger outer winds. It is found that an initially larger TC vortex with stronger outer winds favored the development of more active spiral rainbands outside the outer eyewall, which slowed down the contraction and intensification of the outer eyewall and thus prolonged the duration of the concentric eyewall and slow intensity evolution. In contrast, the initially smaller TC with weaker outer winds corresponded to higher inertial stability in the inner core and weaker inertial stability but stronger filamentation outside the outer eyewall. These led to stronger boundary layer inflow, stronger updraft and convection in the outer eyewall, and suppressed convective activity outside the outer eyewall. These resulted in the rapid weakening during the formation of the outer eyewall, followed by a rapid re-intensification of the TC during the ERC. Our study demonstrates that accurate in- itialization of the TC structure in numerical models is crucial for predicting changes in TC intensity during the ERC. Additionally, monitoring the activity of spiral rainbands outside the outer eyewall can help to improve short-term intensity forecasts for TCs experiencing ERCs.     

广西钦江河口枯季水动力特征及其对冷空气的响应

河口作为陆海相互作用的关键带,是河流入海泥沙及污染物的主要归宿地。钦江作为广西第二大河流,在茅尾海资源开发利用和生态环境保护与修复中发挥着重要作用。为进一步认识钦江河口地区的沉积动力过程,2021年10月27日至12月8日在此展开水动力和水体环境要素的连续观测。现场观测与分析结果表明,观测期间钦江河口潮汐类型为正规全日潮,浅水分潮显著,平均潮差为3.07 m,具有落潮优势;潮流以全日分潮流为主导,平均流速为0.12 m/s,运动形式主要为往复流;余流流向主要为西南方向。钦江河口潮汐和潮流性质较外湾和茅尾海中部海域全日潮特征更显著。枯季期间河口表层沉积物随潮汐运动表现为侵蚀-沉降交替的变化规律,垂向上侵蚀通量大于沉降通量,水平方向上悬沙净向海输运。冷空气过境带来的降雨使得钦江河口水体盐度降低、浊度增大,悬沙浓度及输沙量增加,同时冷空气南下时北风增强引起钦江河口减水效应并使潮差略有增加,水动力强度增大,增加表层沉积物的活动性,从而引起底部沉积物再悬浮强度和频率增加。     

预测有效波高的深度学习模型研究

研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。     

1996-2022年黄河三角洲行水河口岸线稳定性研究

黄河清八汊现行河口自改汊以来发生了巨大变化,监测其岸线变化,探讨其稳定程度对海岸带可持续发展以及海岸带韧性评估具有重要意义。本研究利用GPS、GIS、RS技术从1996—2022年黄河三角洲行水河口的220幅遥感影像中推断出年平均海岸线位置,同时根据行水河口摆动次数划分为5个阶段,并以此为基础对海岸线变迁及其稳定性进行定量分析。结果表明：行水河口岸线长期处于动态变化过程中,整体呈淤进状态,各岸段岸线时空变化特征不同,最大侵蚀（-73.89m/a）区出现在两丁坝之间,最大淤积（393.20m/a）区出现在河口区附近。研究区90%的岸线表现为较强淤积至严重淤积,稳定性指数由两丁坝之间（0.135）、2007年出汊前旧河口（0.068）、2007年出汊后新生河口（0.006）依次降低。入海水沙量、河口位置变迁以及沿岸输沙是影响岸线稳定性出现时空差异的主要原因。     

长山群岛港口地域组合空间结构演化定量分析

在国内外相关研究文献综述的基础上,构建了港口联系强度指数和综合基尼系数,对1986~2004 年长山群 岛港口地域组合空间结构的演化特征进行定量分析,认为从1986 年到2004 年,大长山港口组合单元一直是长山 群岛最重要的门户港,长山群岛港口地域组合整体上看是趋向集中。并对长山群岛陆岛连接方案进行论证,对陆岛 连接工程建设后长山群岛港口地域组合空间结构进行情景分析,“大连———长山群岛”之间的连接、联系方式、途径 发生了变化,这将使长山群岛港口地域组合的空间结构大为改观。对长山群岛港口地域组合空间结构的演化趋势 进行预测。     

植被覆盖地表主动微波遥感反演土壤水分算法研究

主动微波遥感监测土壤水分具有全天时、全天候并对地物有一定的穿透能力等特点,突破了传统测量方法和光学遥感获取土壤水分的局限。文中在分析植被对微波信号影响的基础上,总结了当前国内外基于主动微波遥感监测植被覆盖地表土壤水分的原理和方法,指出利用,宋朝景“水-云模型”从总的极化雷达后向散射中去除植被影响后,能够改进后向散射系数和土壤含水量之间的关系。最后利用ENVISAT ASAR数据,结合实地采样获得的土壤含水量数据拟合两者之间的关系,结果表明农作物覆盖地表土壤水分变化的估算算法还需要进一步发展和改进以提高反演精度。