GRAPES模式运行和质量初检

GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)是中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模式。黑龙江省气象部门现已完成对该模式的移植,实现每天两次自动定时运行,以中国国家气象中心全球数值模式预报结果T213为初始场和外嵌套环境场,进行48h的预报,供预报业务和服务使用。对预报结果的初步检验表明GRAPES模式软件框架的设计和实现适合多种计算条件移植和运行;预报结果对业务和服务有重要的指导意义。     

人工冰核的核化速率实验

如同成冰总数一样,核化速率也是催化剂性能的关键参数之一,对于科学设计和指导人工影响天气试验和作业有非常重要的意义,以前很少引起人们的关注。通过借鉴DeMott等使用的化学动力学方法,利用催化剂检测实验中时间特征等资料展开核化速率研究。结果表明,对于其他实验条件相同时,不同样品核化速率不同;同一样品不同温度动态特征明显不同:对于低温段(-16℃),形成冰晶对应快过程,主要表现是凝结冻结核化、凝华核化;而较高温度(≥-12℃)时形成冰晶是慢过程(接触核化、浸入核化机制)起主要作用。建议人工影响天气外场试验和作业中选择催化剂应关注其核化速率差异,根据实验目的优选具有不同核化速率的催化剂。     

南海ITCZ异常变化及其对非移入性南海热带气旋(TC)活动的可能影响

利用美国NOAA提供的向外长波辐射（OLR）资料、NCEP/NCAR再分析资料以及上海台风所提供的热带气旋（TC）资料等,通过定义一个描写南海范围内（5°N~20°N,105°E~120°E）的热带辐合带（Intertropical Convergence Zone,简称ITCZ）强度指数,研究了南海ITCZ年际和年代际异常变化特征及其对非移入性南海TC[South China Sea-generated tropical cyclone（SCS-G TC）]活动的可能影响,并从异常强、弱南海ITCZ年份的大气环流背景和海表温度等变化特征来尝试揭示南海TC的活动规律。结果表明:在年际和年代际时间尺度上,南海ITCZ强度指数与南海TC的生成频数存在显著的负相关关系,长期趋势变化间的关系存在不同。南海ITCZ的强、弱显著地影响到南海TC的生成频数。强南海ITCZ年,南海TC频数偏多;弱南海ITCZ年,南海ITCZ频数偏少。强、弱南海ITCZ年对于南海TC的生成源地、TC的维持时间以及路径和强度的影响不显著。进一步分析表明,动力和环境条件方面,强、弱南海ITCZ年可能差异较大。异常偏强年,对流层低层出现气旋性环流,上层出现反气旋性环流;季风槽在南海区域偏强、位置偏南。与OLR表示的深对流区相配合,存在暖的海表温度和低层强烈的正涡度和强辐合,在高层存在相应的强的气流辐散,形成了极有利于南海TC发生发展的条件。弱南海ITCZ年则相反。另外,ITCZ强年,太平洋异常SST（Sea Surface Temperature）出现为La Ni?a特征,南海ITCZ区对流活跃,强度偏强。反之,ITCZ弱年则表现为El Ni?o特征,南海ITCZ关键区的对流强度偏弱。这些结果可为深刻认识南海TC的生成规律以及对南海TC的预报提供线索。     

基于CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型的东北夏季降水预测

针对传统时间序列模型无法有效预测模态混叠数据的不足,本文提出了一种基于CEEMDAN-SE-ARIMA的组合模型,并且对东北地区2016—2020年夏季降水量进行了实证分析。首先,基于完全自适应集合经验模态分解方法,将降水时间序列分解为多个本征模态分量,并根据不同分量样本熵的计算结果进行分量序列重构。然后,针对每一个重构分量,构建自回归移动平均预测模型。最后,将各分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。此外,还构建了ARIMA单一模型和其他组合模型,旨在与CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型对比。结果表明：CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型考虑了时间序列的模态混叠特征,能有效提高东北地区夏季降水时序模型的预测能力,具有良好的预测应用价值。预测结果较单一模型和其他组合模型均有所提高,MASE降低了0.02～0.91 mm, RMSE降低了0.80～130.49 mm, MAE降低了2.52～129.84 mm, MAPE降低了1.08～35.53 mm。CEEMDAN-SE-ARIMA模型在降水变率较小的西北部区域预测效果更好,对东南部区域的极值分布中心预测较为准确。     

使用卫星资料进行边界层四维变分同化研究综述

数值天气预报是当前天气预报的重要手段之一,而同化工作一直是数值预报研究的重点。在查阅了近年来国内外相关文献的基础上,对使用卫星举行资料边界层四维变分同化的研究进展进行了论述,并对最优插值法和变分法2种主要的研究方法进行了简单介绍。研究结果认为,变分方法对于初始场的改善具有明显的效果,与纯粹的统计插值方法相比,变分法具有十分明显的优势;理论上变分法能够同化所有类型大气探测资料,对非常规探测的包容能力极强,不仅能最大限度地获得观测中的信息量,而且避免了各种反演不适定问题。     

基于单位四元数的空间后方交会解算

介绍四元数的概念及运算性质,提出基于单位四元数的空间后方交会解算方法并给出计算公式。该方法利用单位四元数表示旋转,根据最小二乘原理,通过矩阵运算先求出单位四元数解析解,再获取旋转矩阵,得到角元素值;最后求出撮站点的坐标。此法不需提供外方位元素初始值,并且推导过程中不涉及共线条件方程的线性化。通过算例证明方法的正确性与可靠性。     

基于Landsat影像的鄱阳湖地物覆盖遥感监测与预测

湿地监测是湿地保护中的基础性工作,也是重要性工作.以江西省鄱阳湖湿地为研究区,基于Landsat数据,通过支持向量机法对鄱阳湖2015—2020年1月枯水期初期水域范围遥感数据进行分类,对地物覆盖类型进行分类并统计各年份不同地物覆盖面积.利用CA-Markov模型计算研究期内土地利用的转移矩阵,由此预测2021年土地利用状态和趋势.通过分析监测结果得到研究区枯水期初期环境变化情况.研究结果可一定程度上对鄱阳湖生态管理与生态环境改善提供帮助.     

时间序列影像特征点提取与匹配算法研究

首先利用Harris算子分别从序列影像中提取运动目标的特征点 ,然后通过局部信息熵与Walsh变换有机结合来实现序列影像前后帧中运动目标同名特征点的匹配。实验证明了本文算法的可行性。     

车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取

针对传统道路裂缝检测工作中存在的问题,该文提出了一种利用车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取方法。车载LiDAR系统能够在正常车速条件下直接获取道路及其两侧各种地物的高精度、高密度表面三维数据。为了提高数据处理效率,将三维LiDAR数据转换成二维强度特征影像数据。张量投票算法根据平滑度、邻近度及连续性约束原则,通过结构特征的张量表示和非线性投票能够从稀疏的、噪声的数据中推断显著性结构。通过实验分析,该方法不仅适用于激光点云生成的强度特征影像数据的裂缝提取,还适用于光学影像数据的裂缝提取,且提取精度在90%左右。     

基于逐点前进法的点云数据精简

本文在道格拉斯-普克法的基础上提出利用逐点前进法对点云数据进行精简,以兔子的模型为对象进行试验研究。结果表明,逐点前进法对点云数据精简在速度和精简率上与道格拉斯-普克法相比有明显提高。