气象卫星接收天线标校技术及应用

在过去的几十年中,我国气象事业的不断发展,中国风云气象卫星完成了从试验应用型向业务服务性的不断转型,因此对于卫星信号接收天线的可靠性和指向精度要求越来越高。目前用于接收风云系列极轨气象卫星下行信号的天线主要有12m和4.2m天线,其具有动态特性高、波束宽度窄等特点,因此需要在天线安装和运行期间对天线的轴系误差进行精确的标定和校准。本文在传统标校方法的基础上,提出了利用太阳进行的误差标校技术,进一步降低了标校环节的复杂程度,提高了标校精度。     

模式内部变率引起的1.5℃和2℃升温阈值出现时间模拟的不确定性研究

模式内部变率是模拟结果不确定性的重要来源,然而它对于1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响尚不清楚。因此,基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的多模式数据研究了模式内部变率对1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响以及对未来排放情景的敏感性。结果表明,模式内部变率对升温阈值出现时间模拟的影响与外强迫的影响相当,单个模式内部不同成员达到全球平均1.5℃或2℃增温的年份相差2~12年;其影响具有明显的空间差异,影响极大值出现在欧亚大陆以北洋面、白令海峡周围区域、北美东北部及其与格陵兰岛之间的海域、南半球高纬地区等;低排放情景下模式内部变率的影响大于高排放情景。     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

The Extra-Area Effect in 71 Cloud Seeding Operations during Winters of 2008–14 over Jiangxi Province,East China

Effects of weather modification operations on precipitation in target areas have been widely reported, but little is specifically known about the downwind (extra-area) effects in China. We estimated the extra-area effect of an operational winter (November-February) aircraft cloud-seeding project in northern Jiangxi Province in eastern China by using a revised historical target/control regression analysis method based on the precipitation data in winter. The results showed that the overall seasonal average rainfall at the downwind stations increased by 21.67%(p=0.0013). This enhancement effect was detected as far as 120 km away from the target area. Physical testing was used to compare the cloud characteristics before and after seeding on 29 November 2014. A posteriori analysis with respect to the characteristics of cloud units derived from operational weather radar data in Jiangxi was performed by tracking cloud units. Radar features in the target unit were enhanced relative to the control unit for more than two hours after the operational cloud seeding, which is indicative of the extra-area seeding effect. The findings could be used to help relieve water shortages in China.     

基于陕西气象部门三级备件供应保障系统的库存模型

备件库存方案是影响气象观测设备可用性的重要因素。从设备保障中的实际问题出发,考虑陕西省保障结构层级和备件供应影响因素的情况下,基于METRIC模型(可修复备件管理多级法)基本原理,建立了陕西气象部门三级备件供应保障系统的库存模型。通过实例分析,给出了备件的期望短缺数,为保障部门制定备件供应方案和备件储备标准提供了依据。     

高低频系统相互作用对Rossby波破碎过程的影响

利用美国国家环境预报中心和能源部（NCEP/DOE）的逐日再分析资料（NCEP-DOE AMIP-Ⅱ）,对2010年12月20日发生在北太平洋一次典型的反气旋式波破碎（AWB）事件进行研究,分析了波破碎过程中等熵位涡场的演变特征,揭示了波破碎过程中高频扰动以及低频信号的逐日演变特征,并对2010年冬季350 K等熵面上逐日高频位涡（PV）扰动和低频变化做经验正交函数（EOF）分析,得到了其主要模态,并从等熵位涡方程出发研究了波破碎过程中位涡高、低频变化的原因。研究表明,波破碎过程中高频低PV空气从北太平洋西部日本附近沿东北方向向对流层上层侵入,而来自阿拉斯加湾附近的高频高PV空气向对流层下层侵入。高频位涡场EOF分解得到的前两个模态共同描述了北太平洋中纬度地区自西向东移动的天气尺度波列;低频位涡场EOF分解的第一模态在北太平洋呈弧形波列结构。天气尺度波在传播过程中受到低频场的平流作用逐渐偏离其传播主要模态的位置,并发生破碎,同时高频流场对高频位涡的平流可以产生低频变化,使得低频变化的空间形态向其冬季主要模态转变。     

CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探

对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。     

基于不同邻近标签数选择的LANDMARC定位算法研究

对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性.     

2010—2016年江西省暖季短时强降水特征分析

利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域：赣北南部（Ⅰ区）,抚州市及赣州中部（Ⅱ区）,赣北北部（Ⅲ区）,赣南南部、北部（Ⅳ区）以及赣中西部（Ⅴ区）。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近,分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高（16.9次/a）,山地附近最高在罗霄山脉东侧（12.6次/a）,极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区（3.7次/a）及九岭山南侧的锦江河谷（3.3次/a）。短时强降水主要发生在5月第3候,6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时;次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上,Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心,但并不是短时强降水雨量中心;昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。     

利用测井数据进行岩性识别的多元统计方法

在中国大陆科学钻探CCSD-1井110～2 000 m井段实测资料的基础上,通过取芯井岩芯和相应测井曲线对应特征的分析,挑选出对岩性识别能力强的测井参数,应用多组判别分析方法,建立了研究区各类岩性的识别模型.应用该模型可对井剖面地层进行连续自动解释,获得整口井的岩性解释剖面图,为进一步的地质研究提供基础资料.最后将得出的结果与分层资料进行误差分析,以判断资料的可靠性和方法的实用性.