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。     

基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断

针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和核偏最小二乘回归方法(Kernel Partial Least Square Regression,KPLS),对冬季北太平洋风暴轴指数变化进行了特征诊断研究,并与传统的线性无偏最小二乘回归结果进行了试验比对。结果表明:偏最小二乘回归方法的诊断结果能够更好地反映风暴轴内部变化规律,并有效降低诊断误差。对于PNYI(北太平洋风暴轴纬度指数),采用r0. 2的因子筛选方案(r为因子与风暴轴指数的相关系数)并应用KPLS算法时,预测效果最佳;对于PNXI(北太平洋风暴轴经度指数)和PNII(北太平洋风暴轴强度指数),采用全因子方案并应用KPLS算法时,预测效果最佳。     

改进的最优窗宽理论对年径流量的插值预测研究——以黄河利津等站为例

针对小样本数据造成年径流量预测效果不理想的情况,以及非对称和非正态资料的处理问题,引入信息扩散和模糊映射思想,同时运用遗传算法改进最优窗宽理论,建立了新的扩散插值模型。该模型通过对零散数据点的信息进行模糊扩散,进而实现对有限数据点信息向其邻近区域点的概率插值。选取黄河利津站为例,根据其近70 a(1942—2011年)径流量实测数据,进行了缺损数据的插值和预测试验,同时与正态扩散插值模型进行对比分析,结果表明:1)预测值能较好地模拟实际径流序列的波形变化,对丰水年(如2007年)和枯水年(如2009年)的预报都比较准确;2)中长期预报(10a)平均相对误差仅为11.59%,相较传统方法有较大的改进;3)以黄河流域2个站点(花园口和兰州)和长江流域的3个站点(朱沱、宜昌和大通)年径流量预测试验以及海温资料的插值试验作为补充,验证了该算法的有效性和普适性。该模型可为实际水文数据资料的客观分析和中长期预报提供参考。     

基于海调实测资料的中尺度冷涡的会聚区声传播特征诊断

海洋中尺度涡能够使声能空间分布不均,进而对水声设备、水下兵器使用和潜艇战造成重大影响。本文基于2014年西太平洋海调中尺度涡观测资料,首先对该涡旋的三维结构特征进行研究,得出此为黑潮延伸体海域典型的气旋式冷涡。然后利用抛物方程水声数值模型仿真研究该中尺度涡对声传播损失的影响。研究表明:中尺度涡引发的海洋声速场水平扰动对水声场空间分布特征造成巨大影响,冷涡使得会聚区的位置前移,宽度减小,增益效能增强;声在中尺度涡边传播时,涡边会聚区较涡心会聚区的位置后退,宽度加大,增益效能减弱。     

影响副高活动的热力强迫作用——动力学解析模型

采用最优化搜索方法,对影响副高活动的东亚季风区位势场和季风雨带降水场进行了函数拟合,并用拟合出的函数作为基函数和热力强迫因子代入正压涡度方程,对涡度方程解的性质进行了讨论。分析和模拟结果表明:中心位于我国华北一带东亚季风雨带凝结潜热释放易导致副高的西伸和北抬;而中心位于赤道附近的南海季风槽降水热力作用可导致副高出现东退和西伸两种可能。     

GIS支持下吉林省西部地下水特征组分分布特征研究

通过使用GIS技术，论述了吉林省西部平原地区地下水特征组分如氟、铁及氨态氮、硬度和矿化度等的分布规律，并做出了水质评价图。这些组分均和人的健康密切相关，而当地居民多直接饮用这些组分浓度很高的地下潜水。经分析发现，在潜水中特征组分浓度无高于承压水，且明显超过国家标准。由于景观地球化学分异因素的影响，潜水中特征组分在西部山前丘陵－洪积平原及松辽分水岭一带的浓度较低，而在霍林河岸即从通输－乾安－大安－前郭－带低洼湿地地区较高，总体上承压水水质好于潜水。     

副热带高压强度变化的模糊聚类诊断预测

采用模糊C均值聚类 (FCM)、遗传算法 (GA) 和模糊减法聚类 (FSC) 交叉融合、优势互补思想进行副热带高压影响因子的综合聚类分析和副热带高压指数的诊断预测。在统计分析的基础上, 通过选择若干与副热带高压指数关系密切的影响因子构成了高维特征空间, 进行了综合聚类分析, 实现了副热带高压指数的聚类判别和诊断预测。该文提出的综合聚类方法既可克服FCM/GA算法全局/局部寻优的不足, 又可客观确定聚类数目。试验结果表明, 该方法具有良好的分类效果, 判别结果与实况基本相符。     

湖泊水质遥感研究进展

详述了湖泊遥感水质最新发展动态,如遥感水质模型的数学方法、与水质指标最敏感的波段以及TM、SPOT、MODIS、MERIS、AVHRR、CASI等传感器的适用情况,并分析了可能导致湖泊水质遥感模型误差的原因和解决办法。湖泊各项水质组分与光谱之间相互影响可认为是一种非常复杂的非线性关系,最适合用神经网络这样的黑箱模型来模拟。应当研究和选取敏感波段,用高光谱逐段分析与各种水质指标相关最密切的波段。湖泊水质遥感最终走向实用化必将其与水生态问题结合起来,作为一种监测手段,在水中藻类的时空分布、流域营养物质输送模型和湖泊水域水质模型等问题中得到广泛应用。我国学者使用超光谱数据源获得更为精确的监测成果还比较少,由于我国卫星可以用来进行水质遥感的波段比较宽,应当在新一代的资源环境卫星上加入更适合水质遥感的波段。     

BP网络并行预测地下水位研究

提出了适用于孔隙承压水水源地的BP-遗传元胞自动机方法,这种方法的原理来源于地理元胞自动机的方法框架。把每个水源地作为一个元胞,每个水源地的下一时刻的状态由其本身、周围水源地上一时刻的状态和下一时刻的行为及它们所处的环境条件决定。并用该方法进行了多水源地水位并行预测,效果良好。      

CMADS降水数据在温带东亚季风气候区水库控制流域适用性——以潮白河、东洋河流域为例

为探究中国气象同化驱动数据集（CMADS）降水数据在温带东亚季风气候区水库控制流域情景下水文模拟中的适用性,选择SWAT （soil and water assessment tool）模型为研究工具,分别以CMADS降水数据与年鉴实测降水数据为模型输入项,以水文站实测月径流资料对模型模拟结果进行参数率定及验证,对潮白河流域有水库、无水库控制情形下水文径流进行模拟,并对东洋河流域有水库控制情形下以CMADS降水数据作为模型输入项进行了水文径流模拟。结果表明：在潮白河流域无水库控制的支流潮河水系,CMADS降水数据和实测降水数据支撑下的模型在率定期R²（决定系数）分别为0.64、0.83,E_NS（纳什系数）分别为0.64、0.83,验证期模型R²分别为0.61、0.83,E_NS分别为0.58、0.60;在潮白河流域有水库控制的支流白河水系,CMADS降水数据和实测降水数据支撑下的模型在率定期R²分别为0.89、0.87,E_NS分别为0.87、0.86,验证期模型R²分别为0.61、0.67,E_NS分别为0.61、0.65;在东洋河有水库控制流域,CMADS降水数据支撑的模型率定期R²=0.84,E_NS=0.78,验证期R²=0.87,E_NS=0.85。说明CMADS降水数据在有水库、无水库控制流域情景下的水文模拟中均具有较好的适用性。因此CMADS降水数据可以用于温带东亚季风气候区水库控制流域水文模型的建立。