利用T106数值预报产品作江西暴雨动态落区预报

首先将江西测站的降水插值到1°×1°的经纬度网格点上,然后利用1°×1°的T106数值预报产品,对江西网格点上的暴雨送行诊断分析与相关普查,最后建立了江西暴雨动态落区预报模式和动态落区预报流程。     

南昌市降水概率预报方法研究(一)

主要介绍了降水概率预报的事件概率回归方法,1997年试用表明这种方法有一定的参考价值。     

一种新的统计回归模型及其建模方案

根据经典门限自回归模型的基本思想,引入半截多项式变换,导出了一种新的统计回归模型,并提出了相应的一整套建模方案。这种模型和建模方案的特点是:（1）解决了统计回归分析中逐段线性化模型的检验问题;（2）在确定统计回归模型中各待估参数和变量——包括门限变量、门限值、阶数、时滞和回归系数时显得十分方便、快捷。试验结果表明,根据此方案建立的统计回归模型具有较高的拟合和预报精度,同时具有良好的稳定性。     

降雨年际气候变化的非线性动力统计模拟预测

文中应用非线性动力统计方法来模拟降水年际气候变化.经过对中国42个测点近百年降雨变化的模拟预测检验,取得了较好的效果,并得出了一些有意义的结论.     

超声波测风仪风速的不同算法误差分析

超声波测风仪与气象业务用风向标测风仪相比具有诸多优势,可为气象业务中风向风速观测急需解决的较多问题提供解决方案。为促成超声波风速仪尽早在气象部门业务应用,同时解决资料同化等问题,研究和选择适用于超声波测风仪的风速平均(平滑)算法显得极为重要。为此,从超声波测风仪测量原理出发,介绍了超声波测风仪获取数据的特点;利用台站获取的超声波测风仪风速的秒数据,采用不同时段、不同平均(平滑)方法,计算风速多种形式的平均值,通过统计、分析和比较,获得了标量和矢量不同算法下风速平均值的特性差异及其之间的误差,进一步验证了标量平均大于矢量平均的结论。通过对超声波测风仪的风速算法研究及其误差分析,对减小因算法带来的风速测量误差提供方法,同时探讨了超声波测风仪在气象业务使用的可能和方向。     

天津市郊大气边界层湍谱特征分析

用１９９０年７月在天津市郊的观测资料，计算了风速谱、温度谱及动量和热量通量的协谱。结果表明，市郊下垫面上的大气湍流谱特征与平坦地形上得到的典型结果基本一致，但满足各向同性的湍流尺度似乎比在平坦地形上的略大，谱的峰值频率区域略窄，谱的低频区（含能区）特征与平坦地形上的情况也不同。     

北极海冰对我国梅雨及气候预报的指示意义

分析了北极海冰面积和长江中下游地区梅雨各特征量之间的相关关系，发现北极海冰对未来３－５年的梅雨预测有指示意义，而梅雨对下一年北极海冰有显著的遥相关，这反映了北极海冰与东亚大气环流间的交互作用。     

数值试验中时间步长的选取

建立一个二维的海陆风静力模式来讨论时间步长的选取，发现定时间步长不宜取得太大或者太小，必须是某个适当的值。变时间步长的模拟效果要比定步长理想。时间步长越大，海风中心强度模拟值变小。     

大棚蔬菜最低气温预报及冻害防御技术

在大棚蔬菜低温冻害防御中,通过搭建拱棚加盖不同层塑料内膜的大棚温度调控模式应用广泛。通过对不同层塑料内膜覆盖的大棚小气候环境温度观测,分析了棚内外日最低气温的相关关系,建立了棚内小气候环境日最低气温的一元线性回归预测模型,应用气象台天气预报中的日最低气温预报开展了大棚小气候环境的日最低气温预报,根据预报结果和蔬菜冻害指标,确定大棚增温防冻需要加盖塑料内膜的层数,提出大棚蔬菜内膜覆盖方式的冻害防御对策,为设施农业提供安全生产保障依据。     

Coarse-grained parallel genetic algorithm applied to a vector based land use allocation optimization problem: the case study of Tongzhou Newtown, Beijing, China

A Coarse-Grained Parallel Genetic Algorithm (CGPGA) is utilized to search for near-optimal solutions for land use allocation optimization problems in the context of multiple objectives and constraints. Plans are obtained based on the trade-off among three spatial objectives including ecological benefit, accessibility and compatibility. The Multi-objective Optimization of Land Use model integrates these objectives with the fitness function assessed by reference point method (goal programming). The CGPGA, as the first coupling in land use allocation optimization problems, is tested through the experiments with one processor, two processors and four processors to pursue near-optimal land use allocation scenarios and the comparison to these experiments based on Generic Genetic Algorithm (GGA), which clearly shows the robustness of the model we proposed as well as its better performance. Furthermore, the successful convergent (near-convergent) case study utilizing the CGPGA in Tongzhou Newtown, Beijing, China evinces the capability and potential of CGPGA in solving land use allocation optimization problems with better efficiency and effectiveness than GGA.