面向数据共享的地球系统科学数据分类探讨

地球系统科学数据共享在国际、国内都有迫切的需求。由于地球系统科学固有的学科交叉性和综合性,如何建立科学、通用的数据分类体系是困扰该领域数据共享和服务的难题。首先综合分析了国际上地球系统科学领域主要的数据分类体系,重点对美国全球变化主目录(GCMD)分类系统及其2005—2013年的演变趋势进行分析,指出当前该数据分类呈现扁平化、两极化的显著特征。在此基础上,重点梳理了国家科技基础条件平台———地球系统科学数据共享平台的用户服务记录,揭示了用户访问频次最高的数据集和检索关键词。结合GCMD系统化、结构化的分类思想和国家地球系统科学数据共享平台用户化的数据服务需求,提出扁平化的地球系统科学数据目录分类和规范化的关键词表体系2种分类模式。     

基于ETM+与MODIS数据融合的伊洛河流域地表蒸散估算

MODIS数据时间分辨率较高,在对地能量和水分变化监测应用中具有不可比拟的优势。但其空间分辨率较低,混合象元效应显著,尤其在地表土地利用类型复杂和空间异质性较大时,会带来较大的误差。而ETM+数据具备较高的空间分辨率,但其单一的热红外波段导致反演的地表温度精度不高,且时间分辨率低,因而限制了在地表蒸散监测中的应用。本文探讨了将TM/ETM+与MODIS数据相融合估算区域地表蒸散的一种多尺度遥感方法,利用TM/ETM+计算得到的植被指数,基于空间增强方法将MODIS反演的地表温度尺度提高到30 m,并结合SEBS模型对伊洛河流域的地表蒸散进行了估算。验证与分析的结果表明,估算精度得到提高,研究区当日蒸散量在0～5.32 mm/d之间,空间分布具有明显的地域性差异,区域分布不均衡。     

联合概率方法在北京灾害天气预报中的应用研究

基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0-6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明：寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号标准的区域具有较高的预报命中率,但对达黄色预警信号级别的区域,漏报率较高。强对流潜势联合概率方法的空报率较高,当预报概率达90%-100%时,实况才有可能出现强对流;与局地强对流相比,全市性强对流天气的高概率预报区域较为集中。     

热带风暴“海马”的数值模拟及其变性阶段的结构演变特征

利用WRF模式对热带风暴“海马”登陆后减弱,与中纬度系统相互作用后变性加强的过程进行数值模拟。检验结果证明WRF模式能够较好地模拟“海马”变性阶段的路径、强度及降水。利用模拟结果,分析“海马”变性前后的结构特征。台风向北移动的过程中,与西北方向移来的西风槽相遇。台风西北部对应高空急流入口区右侧强辐散区,有强上升运动,同时受锋前抬升作用影响,台风结构发生倾斜,减弱的台风发生变性并加强发展成为锋面气旋。随着变性气旋发展,其北部上升运动加强,向垂直运动区输送水汽的东南暖湿气流加强,从而使台风与中纬度高空槽相互作用区产生强降水。     

基于自适应簇中心选择的文本聚类算法研究

为解决传统的K-means算法需要人工确定K值和随机选取初始簇中心容易陷入局部最优的问题,提出自适应簇中心选择算法.首先将任意选取的一篇文档和与其距离最远的文档作为初始簇中心聚类得到2个大类并重新计算簇中心,然后,找出与新的簇中心距离大于设定阈值的文档并依据文档距离判断是否需要增加新的类别,迭代上述过程确定聚类簇中心及类别数.实例验证结果表明,提出的算法与改进的K-means算法相比,在聚类结果的质量和算法收敛的速度上都有明显的改善.     

珠江八大口门2016年枯季盐度同步观测及咸淡水混合研究

通过分析2016年枯季在珠江三角洲8个口门测站的现场同步观测盐度资料,总结了枯季八大口门同步盐度垂向分布和盐淡水混合特征.结果表明:由于八大口门的水动力条件、河口走向等不同,各口门的盐水入侵强度、盐淡水混合程度存在时空差异.其中,在盐度分布上表现为以横门为中心,向东西两侧口门,盐度逐渐递增;在层化参数分布上,总体上由横...     

2016年1月京津冀地区连续性寒潮事件对比分析

2016年1月京津冀地区在相隔较短的时间内连续出现2次寒潮天气,利用NCEP/NCAR再分析资料、常规观测资料和卫星云图,综合对比2次寒潮过程中的环流形势、前期回暖、冷平流、海平面气压及下沉运动等。结果表明:(1)寒潮Ⅰ主要影响京津冀北部及河北中部和南部的部分地区,以降温为主;寒潮Ⅱ的影响范围更广、强度更大,京津冀大部分地区出现明显降温和大风天气。(2)前期回暖、横槽转竖南压是2次寒潮天气的共同点,但寒潮Ⅱ的影响程度更大,主要原因为:①冷空气南下过程中有南支槽接应时,气流的经向度加大、偏北分量增强,能够快速引导冷空气主体大举向南爆发;②地面强冷高压形成较强的气压梯度和温度梯度,造成明显的梯度风;③下沉气流核所到达的高度越接近地面、持续时间越长,造成大风和降温的程度越剧烈。(3)寒潮天气过程中,气温变化若仅受单一冷平流作用的影响,最高气温和最低气温的降幅区域会比较接近;当云覆盖的影响增强时,会出现最高气温和最低气温降幅区域差异较大的情况。     

北京地区4月一次罕见暴雪的形成机制分析

利用雨滴谱仪、多普勒天气雷达、微波辐射计、地面加密自动站、EC再分析资料及气候整编资料等多源观测资料,分析了2018年4月4—5日,北京地区罕见暴雪过程的极端性及形成机制。结果表明:(1)此次过程是北京地区4月首次出现纯雪日,降雪量和积雪深度均突破历史同期记录,1000～850 hPa温度标准化异常SD值均小于-3,日降雪量排在整个冷季的前5%,是一次极端天气过程。(2)低层强冷空气入侵形成冷垫,700 hPa强西南低空急流输送充沛水汽,使北京地区上空800～500 hPa产生条件性对称不稳定,暖空气在锋区以上的强上升运动触发不稳定能量,产生高架对流,局地雷达回波具有夏季对流单体的倾斜结构特征,有利于暴雪增幅。(3)降雪过程先后受到两次冷空气叠加影响,前期强冷空气持续剧烈降温导致低层温度偏低,使得温度达到降雪阈值,是此次极端降雪过程产生的主要原因。(4)微波辐射计监测显示,降雪的起止时间与逆温具有良好的对应关系,降水相态主要取决于1 km以下的温度变化。     

地学e-Science研究与实践——以东北亚联合科学考察与合作研究平台构建为例

地学e-Science被认为是继理论分析、实验观察和模拟计算之后的地学科研方法,将促进传统地学科研模式的变革,提升地学研究的效率和水平。由于地学e-Science的研究刚刚起步,国内外学者对其本质、内容、技术架构和未来发展,还缺乏一个统一、清晰的认识。认为地学e-Science的实质就是支撑地学研究的信息化环境及其在此基础上开展的各类地学科研活动,其总体架构包括信息化基础设施、地学资源、功能服务和科研应用4个层次。基于地学e-Science的研究可以实现地学科研模式的4个转变。实践表明地学e-Science原型系统:东北亚联合科学考察与合作研究平台通过信息化技术和数字化资源改变了传统科学考察的模式,极大促进了中国、俄罗斯、蒙古3国科学家联合科学考察的效率。     

2013年北京地区一次强对流冰雹天气过程分析

2013年6月11日08时至6月12日08时,北京地区出现了一次强对流天气过程,部分站点出现冰雹、短时强降水等灾害性天气。本文详细分析此次过程的大尺度天气环流背景、物理量场、北京S波段新一代天气雷达基本反射率因子、径向速度、一小时累积雨量等产品和海淀风廓线探测数据、5分钟加密自动站数据,得出如下结论：(1)本次过程主要是对流层中层温度槽落后于高度槽,系统斜压性较强,发展较好。(2)源于东部沿海的暖湿空气持续输送,为后续强对流天气提供了充沛的水汽和不稳定能量。(3)本站不稳定能量的积聚为对流性天气的形成发展提供了良好的触发维持条件。(4)怀柔汤河口降雹之前,多普勒天气雷达速度图上反映出明显的中气旋特征;反射率因子图存在钩状回波,相应的垂直剖面具有回波悬垂、三体散射等特征。(5)南风分量明显加大,有利于水汽的输送,中尺度切变线的存在有利于气流辐合,强回波稳定少动,产生短时强降水。