四川盆地降水变化的区域差异

利用四川盆地实测气象资料、NCEP/NCAR再分析资料以及NCDC全球气温距平资料,分析了四川盆地降水变化的区域差异。结果表明:盆地降水空间异常分布主要呈东西振荡特征,近46 a来,盆西降水显著减少,盆东降水总体变化趋势不明显。青藏高原夏季风指数、西太平洋副热带高压北界和脊线指数与盆地夏季降水的相关场表现为盆西和盆东反号分布,表明高原夏季风和西太副高可能是盆地降水东西振荡分布的重要原因。通过与全球气温变化的回归分析发现,盆地降水变化趋势的区域差异,特别是盆西地区的暖干化可能是对全球变暖的区域响应。     

区域性网络定位服务应用技术探讨

通过建立区域连续运行卫星基准站网络系统,建立一种新型定位测量与服务模式,取代现有传统标志式控制点位保存、管理与应用模式,实现虚拟化的、现代网络定位服务,并介绍了不同的测绘精度需求的作业与应用模式。     

GRAPES与MM5产品业务应用质量对比

分别以GRAPES和MM5为核心建立中尺度数值预报业务系统,并对2006年6～8月温度和降水预报产品业务应用效果进行严格的检验。结果表明:GRAPES和MM5对黑龙江省都具有较强的预报能力,温度预报两者相当,24h降水预报GRAPES总体好于MM5,48h降水预报MM5总体好于GRAPES。两个中尺度数值预报业务系统的产品,对实现精细化预报有重要的作用,可以作为加工预报产品的基础。     

从板块碰撞看新疆地震活动的迁移

1.引言众所周知,新疆地处欧亚板块腹地,是我国主要的内陆地震活动区。一般认为其强震的活动主要受印度洋板块向北东推挤作用的影响。这种作用通过板块的边缘地区,即喜马拉雅弧区传递到新疆南部的帕米尔—西昆仑区,然后逐渐向北传递。传递过程中可能引起     

重庆雾和霾的气候特征分析

利用1981—2014年重庆地区气象观测资料,基于气候统计法分析重庆地区雾和霾的气候特征,结果表明:重庆雾日总体呈显著减少趋势,两种雾日观测资料的倾向率分别为为-10.3 d/10a和-7.6 d/10 a;雾日的空间分布总体呈"中西部多,东南东北少,西部偏北地区多于西部偏南地区"。霾日总体趋势与雾日变化相反,呈显著上升趋势,倾向率为12.9 d/10a,并且霾日发生显著增加的时段与雾日发生显著减少的时段基本一致,2000年前后霾日经历了明显的突变;霾的分布主要呈现"以主城为中心,中西部多,东北部和东南部少"的特点。     

2016年西北太平洋和南海热带气旋预报精度评定

以中国气象局上海台风研究所整编的最佳路径数据集为依据,对2016年西北太平洋和南海热带气旋（TC）定位精度及路径、强度和登陆点预报精度进行了评定,结果表明：2016年定位总平均误差24.9 km,比2015年略偏大。主观和客观路径预报误差没有延续之前持续减小的趋势,整体预报能力比前两年略有降低。ECMWF EPS、NCEP GEFS和UKMO EPS三个集合预报系统的台风路径预报整体性能要好于其他集合预报系统。各主客观预报方法的台风强度预报性能与往年相比没有大的改进。主观方法对超强台风莎莉嘉在海南万宁的24 h登陆点预报误差均非常小,误差在15 km以下。全球模式的登陆点预报性能表现要优于区域模式。     

改进泊松算法的图像三维重建点云模型网格化

针对泊松表面重建算法在点云数据的网格化中仍不能有效满足"细节保持与噪声平滑"的平衡问题,该文提出了一种基于高斯滤波的改进泊松算法。通过将高斯滤波引入到点云数据等值面的向量场估计中,一方面实现了对点云拓扑结构的更准确估计以及对点云噪声的有效平滑;另一方面通过调节高斯滤波中的标准差参数,实现了对点云模型网格化的细节保持与噪声平滑的细微控制。以福州大学张孤梅雕像为实验对象,图像三维重建技术获得的点云数据作为数据源,利用改进的泊松算法进行点云网格化。结果表明,改进的泊松算法提高了网格模型的精确性与完整性,且在视觉上更好地逼近真实模型的细节,验证了改进算法的有效性。     

2015年西北太平洋热带气旋预报精度评定

本文以中国气象局上海台风研究所整编的热带气旋(Tropical Cyclme,TC)最佳路径集为依据,对2015年西北太平洋TC定位精度及路径、登陆点、强度预报精度进行了评定,结果表明：2015年中央气象台TC平均定位误差为14.1 km,优于2014年定位水平;中央气象台24、48、72、96和120 h路径预报误差分别为66.2、119.5、176.3、244.3和328.5 km;国内外共6个全球模式在上述预报时效的总平均路径误差分别为86.5、146.5、215.8、321.6和475.8 km;4个区域模式24、48和72 h的总平均路径误差分别为84.1、147.1和230.8 km。2015年的主观方法、全球模式和区域模式的路径预报性能均较2014年有了较大进步,但是强度预报性能仍未得到改善。目前,统计预报方法的强度预报整体性能仍然领先于数值模式。