国产海洋气象漂流观测仪在台风观测中的应用分析

介绍了由我国自主研制的、基于北斗导航通信卫星的、集海洋水文要素和气象要素一体观测的、在恶劣海况条件下能进行连续、可靠观测的海洋气象漂流观测仪,及其在多个海域开展实际的外海观测试验情况。2017年8月20日至9月5日,三台漂流观测仪在广东博贺海洋气象综合试验基地,经历了2017年第13号台风天鸽和第14号台风帕卡两次台风天气过程。对试验期间获取的台风天气过程中气温、气压、海温等观测数据的分析表明,漂流观测仪所获得的观测数据与相关国家级业务观测站点的观测数据具有较好的相关性,揭示了台风天气过程的明显特征,并表现出合理、清晰的日变化特征。上述试验表明,国产海洋气象漂流观测仪已具备在恶劣海况下进行实际观测的能力。     

INTELLIGENT ALGORITHMS FOR SOLVING CNOP AND THEIR APPLICATIONS IN ENSO PREDICTABILITY AND TROPICAL CYCLONE ADAPTIVE OBSERVATIONS

Some intelligent algorithms (IAs) proposed by us, including swarm IAs and single individual IAs, have been applied to the Zebiak-Cane (ZC) model to solve conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP) for studying El Ni?o – Southern Oscillation (ENSO) predictability. Compared to the adjoint-based method (the ADJ-method), which is referred to as a benchmark, these IAs can achieve approximate CNOP results in terms of magnitudes and patterns. Using IAs to solve CNOP can avoid the use of an adjoint model and widen the application of CNOP in numerical climate and weather modeling. Of the proposed swarm IAs, PCA-based particle swarm optimization (PPSO) obtains CNOPs with the best patterns and the best stability. Of the proposed single individual IAs, continuous tabu search algorithm with sine maps and staged strategy (CTS-SS) has the highest efficiency. In this paper, we compare the validity, stability and efficiency of parallel PPSO and CTS-SS using these two IAs to solve CNOP in the ZC model for studying ENSO predictability. The experimental results show that CTS-SS outperforms parallel PPSO except with respect to stability. At the same time, we are also concerned with whether these two IAs can effectively solve CNOP when applied to more complicated models. Taking the sensitive areas identification of tropical cyclone adaptive observations as an example and using the fifth-generation mesoscale model (MM5), we design some experiments. The experimental results demonstrate that each of these two IAs can effectively solve CNOP and that parallel PPSO has a higher efficiency than CTS-SS. We also provide some suggestions on how to choose a suitable IA to solve CNOP for different models.     

西藏尼木地区遥感数据地温反演与地热异常预测

为探明西藏尼木地区地热资源的空间分布及指导该区地热资源的勘探与开发,选取2010年1月21日与2月22日的Landsat 5TM数据,基于单波段的单窗算法进行地表温度反演,并利用ArcGIS软件分析了地表温度、已有地热异常点、构造及人类活动之间的关系,对该区潜在的地热异常进行预测。结果表明,地表温度分别为： -21.75～40.65 ℃,-18.95～46.45 ℃,二者进行对比分析表明反演结果符合实际且结果可靠。依据遥感数据地温反演结果,发现区内温度异常区比背景区高10 K以上,研究区存在未被发现的隐伏断层及地热活动异常信息,由此划分出21个潜在地热异常区。结论认为位于亚东—谷露与雅鲁藏布江缝合带交汇区的尼木地区地热异常特征明显,勘探开发前景广阔;在高寒缺资料区基于遥感单窗算法进行温度反演,可以有效提取地热异常信息,帮助预测具有开发前景的地热异常区,并进一步识别圈定具有勘探意义的靶区。     

地基微波遥感评估黄河源区草原下垫面土壤冻融过程研究

土壤冻融过程对气候变化非常敏感,如何准确监测土壤冻融过程具有重要的科学意义。利用2017年6月至2018年6月中国科学院若尔盖高原湿地生态系统研究站玛曲观测场地基微波辐射计观测数据、浅层土壤温度和近地面气温数据,通过构建归一化极化比值冻结因子、极化差值冻结因子、组合水平极化差值冻结因子和组合垂直极化差值冻结因子等不同土壤冻结因子,评估了黄河源区草原下垫面土壤冻融过程。结果表明：L波段微波辐射计监测土壤冻融状态的结果与近地面气温和浅层土壤温度表征的土壤冻融过程基本一致。当入射角为50°时,归一化极化比值冻结因子和极化差值冻结因子与实测数据的一致性分别达到83.6%和82.8%。每种冻结因子具有明显的季节性变化,四种冻结因子在春季时的准确度低于夏、秋、冬三个季节。归一化后的相对冻结因子的标准差在秋季最大,可达0.3;在冬季和夏季最小,值小于0.2。在土壤发生冻结和融化转换时,垂直极化和水平极化下的亮温同时下降,其差值较完全冻结或者完全融化时的亮温差大。研究结果可为微波遥感监测土壤冻融过程提供技术参考。     

攀西会理县白草钒钛磁铁矿床磁黄铁矿矿物学特征及成因

攀西会理县白草矿区以钒钛磁铁矿而闻名,但该钒钛磁铁矿床中还发育一定规模的富钴硫化物矿石,对该类型矿石的形成机制研究还不深入.本文选择白草矿区产出的浸染状、致密块状、网脉状和斑杂状富钴硫化物矿石中的磁黄铁矿做为研究对象,在野外地质调查的基础上,通过矿相学和电子探针等方法对磁黄铁矿的成分和晶体类型进行研究.利用磁性胶体可以鉴别磁黄铁矿晶体类型的原理,确定了研究区的磁黄铁矿具有单斜磁黄铁矿(Mpo)和六方磁黄铁矿(Hpo)两种晶体类型,厘定了细脉状、叶片状和不规则状交生体.通过研究磁黄铁矿中各主量元素特征,计算了磁黄铁矿形成温度、硫逸度和M/S值等参数.将磁黄铁矿形成划分岩浆成矿期(熔离阶段、接触交代阶段)和热液成矿期,并初步厘定了4类磁黄铁矿生成顺序:首先形成浸染状矿石磁黄铁矿与致密块状矿石磁黄铁矿,其次形成斑杂状矿石磁黄铁矿,最后形成网脉状矿石磁黄铁矿.     

Relationship between the Periodic Fluctuations of Pressure and Precipitation during a Rainstorm

The relationship between periodic fluctuations of pressure and precipitation was investigated using the continuous wavelet transform and wavelet coherence transform methods for a rainstorm case that occurred during 19–25 June 2005 in Guangdong Province, China. The results show that a period of 2–4 h existed in both pressure and precipitation fluctuations. Furthermore, this high frequency pressure fluctuation was closely related to the fluctuation of precipitation with a similar period, and the fluctuation of pressure was about two hours ahead of the precipitation fluctuation variation. Since the high frequency pressure fluctuation implies the existence of gravity wave activity, the results suggest that gravity wave activities with a 2–4 h period in the atmosphere exerted an important influence on precipitation during this rainstorm.     

福建省不同短历时暴雨时空分布特征

利用福建省20个气象站1963—2012年降水资料,分析短历时(1 h、3 h、6 h)及24 h降水强度达暴雨和大暴雨频次的时空分布特征以及暴雨极值的空间分布。结果表明:对于暴雨级别,不同历时暴雨频次的空间分布特点基本相同,表现为全省3个暴雨的高发区,分别位于南部的漳州至龙岩西南部、东北部的宁德沿海以及西北部的南平西部;对于大暴雨,6 h、24 h历时的大暴雨高频区位于沿海,内陆较少。年代际变化趋势为,1 h、3 h、6 h短历时暴雨频次大多数台站以自然变动为主,或略为增加的趋势,24 h长历时暴雨频次增加的趋势强于短历时。大暴雨各历时大多数台站有略增加趋势,1 h、3 h历时的增加趋势强于6 h。内陆暴雨的月际分布呈单峰型,6月为峰值,6 h以上历时暴雨频率为全年最大;沿海暴雨月际分布呈双峰型,峰值在6月和8月,雨季1 h、3 h历时暴雨频率占全年的比例最大,夏季6 h、24 h历时暴雨频率最大。     

土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化

使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。     

基于Voronoi图点群选取改进算法及航标选取应用

针对现有的基于Voronoi图点群自动选取算法可能漏选重要点、选取点数与预定数相差较大的不足,通过对点选取概率计算模型、点固定条件和算法终止条件等进行改进,使算法适用于航标选取。实验表明,改进算法能够克服现有算法的不足,可以应用于航标的自动选取。     

图像预处理对人脸识别系统性能影响研究

目前多数工程化人脸识别系统是基于子空间算法的,针对子空间算法识别系统中稳定性和抗干扰性不高的问题,从图像预处理的角度出发,通过Matlab仿真Eigenface和Fisherface两种算法识别过程,建立起图像差值模型,同时引入不同预处理方法进行比较,根据类间距离和类内距离的变化,从中确定出最优的预处理方法,改善算法识别率和效率,实验结果表明,加入合适的图像预处理可以增强识别系统的强壮性.