AMSR2辐射率资料同化对台风“山神”分析和预报的影响研究

在WRFDA-3DVar（Weather Research and Forecasting model's 3-dimensional variational data assimilation）的框架下,添加了新的探测器AMSR2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）微波辐射率资料的同化模块,实现了AMSR2辐射率资料在中小尺度同化系统中的有效使用。台风"山神"（Son-Tinh）直接同化AMSR2资料的个例试验结果表明,AMSR2资料可以很好的探测出台风的形态,并且与没有同化该资料的控制试验相比,同化AMSR2辐射率资料可以有效提高模式分析场的质量,进一步提高了台风中心气压,最大风速和台风路径的预报。     

WRF-EnSRF系统同化多普勒雷达资料在多类型强对流天气过程的数值试验

利用自主构建的基于风暴尺度的WRF—EnSRF（weather research and forecasting ensemble square root filter）系统同化实际多普勒雷达资料,检验该同化系统在包括飑线、超级单体风暴和多单体风暴3个不同结构类型的强对流天气过程的同化效果,并考察了初始场扰动时不同强度的位温和水汽扰动对集合离散度以及同化效果的影响。结果表明,在3个个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,各分析结果均比较合理,径向速度和反射率因子分析的增量均方差在经过24min同化后分别下降到3～5m／s和10dBz,并维持至60min同化结束。预报场集合离散度和同化效果对热力场的扰动强度比较敏感,适当增加初始扰动时位温和水汽的扰动强度有利于提高集合离散度和改善径向速度的分析效果。     

净举力对探空高度的影响分析 —— 以贵阳探空站为例

利用贵阳探空站2014—2016年L波段高空资料,运用净举力公式、绝热方程和统计分析等方法对贵阳影响探空高度的升速及净举力因素进行分析。结果表明:(1)本站平均升速均 400 m·min~(-1),19时高于07时,探空高度19时比07时低427 m。(2)从地面到850 h Pa,实际升速小于标准密度升速,850 h Pa以上,实际升速大于标准密度升速,至10 h Pa附近,升速接近地面层附近两倍,平均每上升1 km增大约3%。(3)从净举力分析来看,业务工作中忽略日变化和季节变化因素,今后探测工作中,无雨、阴天、多云天气应少300～500 g,秋冬比春夏少300～700 g为宜。(4)净举力偏高从而降低了探测高度,通常控制在1 600～2 300 g之间为宜,平均升速可控制在360～400 m·min~(-1)。净举力分别为1 600 g、2 000 g、2 300 g,探测高度可在目前基础上提高约3 100 m、1 600 m、800 m。     

全球盐湖卤水锂矿床的分布特征及其控制因素

盐湖卤水锂资源占全球锂矿总储量的78%,是全球最重要的一种锂矿床类型。研究并总结了全球盐湖卤水型锂矿床的分布特征、物质来源以及成矿规律,并提出了盐湖卤水型锂矿床成矿模型。研究发现,卤水型锂矿床的形成均受控于新构造运动、封闭-半封闭的低洼汇水盆地以及极端干旱的气候条件等因素,所有卤水型锂矿床均与新生代地质水热活动有密切关联,成矿物质特别是锂元素主要来源于火山喷发岩,经热泉水、温泉水以及大气降水等的水-岩作用后迁移富集。     

柴达木盆地盐湖区土壤黑碳分布及土气交换特性

深入探讨了柴达木盆地盐湖区土壤黑碳分布及土气交换特征。研究结果显示,研究区土壤总黑碳含量范围为0.50～6.79 g/kg,平均值达到1.64 g/kg;土壤烟炱组分黑碳含量范围为0.50～4.75 g/kg,平均值达到1.144 g/kg;气溶胶黑碳含量范围为0.34～4.92μg/m~3,平均值达到0.98μg/m~3。柴达木盆地盐湖区盐湖资源的大量开采和工业化生产等可能造成该地区黑碳大量排放。盐湖区土壤黑碳稳定碳同位素值(δ~(13)C_(BC))在-25.33‰～-23.46‰之间变化,平均值为-24.21‰,表明该地区土壤黑碳来源可能受C_3植物和化石燃料来源的共同影响。首次运用逃逸系数探讨了柴达木盆地盐湖区黑碳土气交换行为,结果表明研究区黑碳土气交换行为确实存在,但存在一定程度的模拟不确定性。     

一种基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略

针对钟差预报中灰色神经网络模型种类较多、性质和适用范围尚未具体分析的问题,根据其预报特点,该文提出了一种基于灰色神经网络的自适应钟差预报策略。基于MGEX精密钟差数据进行预报实验,采用不同建模钟差数据量进行相同时间段钟差预报,对3种不同的灰色神经网络模型钟差预报效果进行对比,总结了几种预报模型的性质与适用范围。该文提出的自适应预报策略较好地平衡了几种灰色神经网络模型的特点,提升了钟差预报效果。基于该文策略的实验结果表明:所提策略能够有效利用不同灰色神经网络模型特点,提高钟差预报精度。在1d预报中,该策略较本文提及的其他可靠方法精度提升1%~3%;6h预报中,该策略较较灰色模型等精度提高0.02~0.09ns。     

基于ArcSDE的云南沿边境地带生态环境数据库建设研究

在分析云南沿边境地带生态环境数据的特点以及建立生态环境数据库的目的的基础上,简要介绍数据库建设所需的软硬件环境,分析ArcSDE的原理及其与Oracle结合建立空间数据库的优势,着重研究数据库建设中的关键问题,并对实际应用情况进行分析。     

基于ArcIMS的城市公共安全应急值守系统设计与实现

以昆山市为例,提出了城市公共安全应急值守系统的工作流程,分析了WebGIS在值守系统中的作用及实现方式,实现了多种途径的突发事件地点实时可视化定位及基于定位的公共安全信息的空间分析。     

基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。