台风“卢碧”变性增强过程的诊断研究

利用日本气象厅JRA再分析资料和台风最佳路径资料以及TRMM降水资料,对0920号台风"卢碧"变性过程的环流形势、高低层热力异常和锋生锋消等特征进行了分析研究。结果表明,"卢碧"的变性是中高纬度冷空气入侵的结果,变性过程伴随着西风槽的东移,高空急流的加强以及西太平洋副热带高压的减弱东撤。低纬度暖湿气流及较大的正涡度异常气旋式卷入台风环流,并在其东北侧积聚产生大量降水,释放的凝结潜热有利于北侧脊的加强,使得高空急流进一步加强,使得台风中心气压进一步降低。锋生、强降水伴随的潜热释放以及气旋中心气压之间存在着正反馈效应是"卢碧"变性后得以增强再发展的主要原因。热成风涡度梯度的分布对"卢碧"的变性增强过程具有较好的指示意义。     

基于近似支持向量机的能见度释用预报研究

利用2008—2010年逐年12月、次年1月的T511L61数值预报产品和单站观测资料,采用近似支持向量机方法,分别建立了南京、杭州和衢州站分类和回归结合的能见度释用预报模型（简称分类和回归结合模型）。利用2011年12月、次年1月资料作为独立样本,对模型进行试报检验,并与不分类条件下的纯回归模型进行对比。结果表明:分类和回归结合模型的预报效果好于纯回归模型,在24、36、48、60和72 h试报中,分类和回归结合模型的南京、杭州和衢州三站平均的准确率依次为75.5%、83.7%、72.1%、75.4%和78.0%,在除48 h的其余4个预报时次中,分类和回归结合模型的三站平均的准确率均高于纯回归模型。分类和回归结合模型在单站能见度预报中有较好的应用前景。      

探空气球漂移特征及对三角形法计算散度的影响

利用2006—2013年南京站、安庆站和杭州站探空资料,讨论华东地区探空气球的漂移特征。设计不考虑气球漂移、考虑全部气球漂移和考虑部分气球漂移3个试验,比较3种情况下三角形法计算的散度差异。结果表明:气球漂移主要受大气环流及其变化影响,纬向上7月和8月气球随高度增加,先向东漂移、后向西漂移,其他月份以向东漂移为主,冬季漂移距离大;经向上受季风影响明显。考虑全部和部分气球漂移与不考虑气球漂移的散度对比表明,平均绝对偏差各月在对流层顶附近均有极大值;相对偏差季节分布明显,前者在6—9月较大,极大值略大于7%,后者冬季大,1月在200 hPa达到25%,在50 hPa超过50%。因此,利用三角形法计算散度所在层次较高或所使用资料中传统探空和特种探空并存时,均需考虑气球漂移影响。     

珲春矿区构造特征的初步探讨

从收集整理勘查及矿井资料入手,阐述了构造分布特征,总结了影响矿井生产的地质构造发育的一般规律,指出了在矿井生产过程中如何判断断层的存在和断层特征,对矿井生产、提高经济效益有一定的指导意义。     

珲春煤田下含煤段沉积与聚煤特征

从收集整理以往资料入手,阐述了煤层分布特征,分析珲春煤田下含煤段的沉积与聚煤特征,即下含煤段第一阶段沉积特征以冲积扇、河流、小型湖泊沉积为主,形成的煤层结构复杂、稳定性差;第二阶段沉积特征以三角洲平原沉积为主,形成的煤层分布面积较大、结构较简单、稳定性较好。聚煤特征为富煤带位于盆地的中西部,富煤中心位于向斜(凹陷)核部。得出同沉积构造控制盆地的沉积环境,沉积环境直接控制聚煤作用的结论。今后的找煤工作应依据聚煤规律,采用物探和钻探相结合的方法较为适宜。     

热带气旋活动对西太平洋副热带高压经向移动的影响及可能机理：个例研究

本文利用WRF模式,通过开展敏感性试验讨论了单个热带气旋（Tropical Cyclone, TC）——“鲇鱼（Megi）”影响下不同等压面上西太平洋副热带高压脊线的移动特征,并分析了Megi活动影响副高脊线垂直分布的可能机理。结果表明,Megi活动期间,副高脊线在TC的影响下总体发生了向南移动,且TC活动所导致的脊线南移在高层相对较大,而在低层相对较小。TC影响副高脊线垂直分布的可能机理为,副高脊线的经向运动受其附近纬向风异常的直接影响,而Megi活动所导致的脊线附近纬向风异常与温度异常总体满足热成风关系,当Megi活动造成副高脊线附近出现温度经向梯度异常时,纬向风异常会随高度增加而发生切变,因此会导致副高脊线的垂直分布状况发生改变。另外,利用温度倾向方程的诊断分析结果表明,TC活动所激发的脊线附近不同物理过程项的异常在时空剖面上有很大区别,其中温度水平平流异常和非绝热加热异常的作用主要可使大气温度异常升高,而温度的垂直输送异常则可使温度降低。总之,TC的热力效应对西太平洋副热带高压脊线垂直分布的影响十分显著。     

台风“莫兰蒂”登陆前后微物理特征研究

基于厦门市2016年9月14—15日S波段双偏振雷达资料,研究了2016年第14号台风“莫兰蒂”登陆前后降水特征以及它们的差异。结果表明：台风“莫兰蒂”登陆过程经历了登陆前缓慢减弱、登陆后快速减弱、登陆后缓慢减弱3个阶段。登陆前,台风螺旋雨带中对流旺盛,发展高度高,冷云过程较强,0℃层以上存在大量的冰晶。0℃层以下,粒子破碎比较严重,降水以小滴为主。登陆后快速减弱阶段,受地形影响,台风内区发展高度升高。登陆后快速减弱阶段,螺旋雨带发展高度降低,0℃层上冰相粒子数量减少,0℃层以下,粒子之间的碰并增长和蒸发过程明显,降水以中小雨滴为主,暖云过程占主导。     

PREDICTION OF FLOOD SEASON PRECIPITATION IN SOUTHWEST CHINA BASED ON IMPROVED PSO-PLS

In order to achieve the best predictive effect of the Partial Least Squares (PLS) regression model, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied to automatically filter the optimal subset of a set of candidate factors of PLS regression model in this study. An improved version of the Particle Swarm Optimization-Partial Least Squares (PSO-PLS) regression model is applied to the station data of precipitation in Southwest China during flood season. Using the PSO-PLS regression method, the prediction of flood season precipitation in Southwest China has been studied. By introducing the precipitation period series of the mean generating function (MGF) extension as an alternative factor, the MGF improved PSO-PLS regression model was also build up to improve the prediction results. Randomly selected 10%, 20%, 30% of the modeling samples were used as a test trial; random cross validation was conducted on the MGF improved PSO-PLS regression model. The results show that the accuracy of PSO-PLS regression model and the MGF improved PSO-PLS regression model are better than that of the traditional PLS regression model. The training results of the three prediction models with regard to the regional and single station precipitation are considerable, whereas the forecast results indicate that the PSO-PLS regression method and the MGF improved PSO-PLS regression method are much better than the traditional PLS regression method. The MGF improved PSO-PLS regression model has the best forecast performance on precipitation anomaly during the flood season in the southwest of China among three models. The average precipitation (PS score) of 36 stations is 74.7. With the increase of the number of modeling samples, the PS score remained stable. This shows that the PSO algorithm is objective and stable. The MGF improved PSO-PLS regression prediction model is also showed to have good prediction stability and ability.     

基于小波分解重构技术的西太平洋热带气旋生成频数预报模型

利用小波的多尺度分辨特性和小波分解技术,将预测对象按不同时间尺度分解。通过去掉无法预测的高频变化,并依据时间尺度大小和不同的预报方法分别建立分解预报模型,再利用小波重构技术进行合成预报,使原本难以预测的问题变得较易预测。研究结果得出,利用此方法一方面可以用于预测复杂的气候变化,另一方面也可以同时提高预测效果。     

延吉和龙盆地长财组沉积与聚煤特征

文中分析了和龙盆地长财组的沉积与聚煤特征,即煤系地层的沉积特征以河流相为主,聚煤带位于盆地的中西部,分别呈舌状和长舌状。富煤带位于大型砂体之北侧,煤层稳定性较差,且变薄、分岔、尖灭现象普遍。