基于Multipatch模型的冰凌三维可视化分析

冰凌作为一种复杂的自然景观与自然灾害,其可视化模拟是冰凌信息管理、监测和预警的重要手段,对防凌减灾工作意义重大。本文深入分析Multipatch数据模型的底层结构,探讨冰凌的三维表达技术途径,提出了复杂冰凌三维可视化的技术实现方法,即模拟冰面的自然形成机理,确定软件系统中冰面在河道中的范围,依据地形DEM数据插值确定冰面边界点高程,模拟冰凌的自然形成过程来切分冰面,采用随机方法生成凌锥和凌柱及其方位角等以体现无序性,以实际照片为纹理贴图以增加真实感,通过虚拟内存、纹理压缩和缓存技术完成三维场景中的冰凌叠加展示。最后,结合系统研究与开发,实现了冰凌三维模型的自动建立和可视化管理。     

基于纹理特征和机器学习的卫星云图分类实验

准确识别云对提升天气预报和气候预测准确性有着重要意义,传统的阈值法和聚类法很难找出统一通用的阈值标准和方法,随着机器学习在云分类领域的应用和发展,在分类速度和分类精度上都有了明显提升。本实验对风云二号G星的红外云图进行预处理并构建卫星云图样本库,通过提取云图纹理特征再结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和XGBoost分类器实现了对“晴空”、“层积云或高积云”、“积雨云”、“密层云”和“卷层云”的分类,实验结果表明：①三种分类器对该实验云分类的平均准确率分别为RF（62.5%）＞XGBoost（61.7%）＞SVM（60.0%）;②三种分类器对“层积云或高积云”的分类都最好且稳定,平均分类精度均达到了90%以上,最高为91.5%;③SVM对密层云（67.9%）、RF对卷层云（68.9%）、XGboost对晴空（68.3%）的分类效果次之,平均分类精度均达67%以上。     

雅安雨量站站网布设优化试验

雨量监测的准确性对天气预报、气候变化、服务决策、防灾减灾等有着重要的影响和意义,而雨量站网布设直接影响雨量监测的准确性。选取四川省雅安市作为研究对象,在现有站网布设的基础上,采用相关性分析,提出基于抽站的站网布设优化方法,并对抽站后的站网布设合理性进行评价。结果表明：(1)雅安雨量站有265站,各站点的控制面积为2.64～510.78 km²,邻近站间距离为0.3～12.28 km,邻近站间降水相关系数为0.62～0.993;(2)逐次抽站后,雨量站控制面积和邻近站间距离逐渐增大,邻近站点间降水相关系数逐渐减小;(3)抽站后站网面雨量与原站网面雨量较一致,误差较小,泰森多边形法面雨量变化幅度小于算术平均法;(4)从降水过程来看,各次抽站后,降水落区和各量级降水范围基本一致,站网对降水极值的捕捉能力较好,误差较小,但随着站点数的减少,对于降水形态刻画的精细程度有所下降。     

益西卓玛1 冉光辉1 白宇轩2

利用林芝国家基准气侯站冬季(2018年12月-2019年2月),CHP1型太阳直接辐射传感器、DFC2型光电式数字日照计、暗筒式日照计在不同天气模式下的测量值分类进行对比分析。结果表明：三种仪器两两测量值对比绝对偏差和相对偏差,直接辐射传感器测量值在“阴云”、“多云”、“云晴”比暗筒式日照计低,从大到小的顺序为“晴天”＞“阴云”＞“多云”。DFC2型光电式数字日照计仅“晴天”测量值比暗筒式日照计高,其余则低。从大到小顺序为“晴天”＞“多云”＞“阴云”;三种设备测量值可以相互替代,取消人工观测设备后,日照资料可以合并使用。     

基于Delta算子的航天器自主交会鲁棒故障检测滤波器设计

针对有限通信情形下航天器自主交会的故障检测问题,提出了基于Delta算子的鲁棒故障检测滤波器设计方法.采用C-W方程来描述航天器间的相对运动模型,通过Delta算子方法对其进行离散化处理得到系统的离散模型.在故障检测滤波器设计中,考虑信号量化和数据丢包同时存在的情况,并且采用随机伯努利序列来描述数据丢包现象.最后,基于LMI方法给出故障诊断存在的充分条件,并通过数值仿真验证了所设计滤波器的有效性.     

基于DEM的三峡库区垂直形变场格林函数法模拟

利用全球免费的高精度DEM数据——SRTM数据,依据Farrell提出的质量负载产生的地壳形变理论,计算三峡库区3次蓄水后的垂直形变。结果表明,库区垂直形变分布严格遵守三峡库区新增库容,形变量随离岸距离增加急剧衰减,最大值出现在香溪段,坝区次之。     

The spatial characteristic of the short－term and imminent anomalies of waterradonbe┐foreearthquakeinthemainlandofChina

Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔ┐ｔｅｒｍａｎｄｉｍｍｉｎｅｎｔａｎｏｍａｌｉｅｓｏｆｗａｔｅｒｒａｄｏｎｂｅ┐ｆｏｒｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅｉｎｔｈｅｍａｉｎｌａｎｄｏｆＣｈｉｎａＸＵＥ－ＢＩＮＤＵ（杜学彬），Ｘ...     

基于非负矩阵和典型相关的场定量预测方法研究

设计了一种基于非负矩阵分解和典型相关的短期气候预测模型(NMF-CCA),通过选择适当的影响要素场,建立与预测对象之间的联系,从而实现对气象场序列的预测.并将NCEP再分析前冬青藏高原积雪作为因子场,华中五个省市的1971-2008年近38年夏季(6～8月)降水资料作为预报对象场,分别使用EOF-CCA和NMF-CCA...     

ENSO事件对云南及临近地区春末初夏降水的影响

本文采用合成及相关分析的方法,应用55年中国降水资料、美国NOAA海表温度资料以及NCEP/NCAR再分析资料,研究了ENSO事件对我国云南及其邻近地区春末初夏降水的影响及物理机理.研究结果表明:(1)在El Ni(n)o (La Ni(n)a)年,云南大部分地区4～5月降水偏少(多),东部地区相关信号尤其明显;(2)...     

新疆克拉玛依强下坡风暴的机理研究

利用美国中尺度数值模式 WRF 对2013年3月7—8日克拉玛依强风进行了模拟,对下坡风发生、发展和结束3个阶段的三维结构特征进行了分析,并由此提出克拉玛依强下坡风的形成机制模型：上游地区出现中高层西南风、低层西北风并伴有强冷平流的配置,当风速不断增大时,气流能够翻越加依尔山在背风坡侧形成重力波,重力波相位向气流上游方向倾斜产生非线性效应,促进了波不稳定区域的形成并导致波破碎,形成湍流活跃层,不断把上层的能量向下传播;克拉玛依中低层形成三层夹心的大气层结稳定度分布,出现明显的过渡气流带从而导致强下坡风的形成;南北风分量在低层和中层符号相反,形成了临界层,不断吸收上层波能量并向地面传送,强下坡风暴不断维持发展。最后利用2006—2012年克拉玛依33个强下坡风过程中的探空观测资料对提出的形成机制进行了验证。