基于小波消噪和符号动力学的径流变化复杂性研究

提出了基于小波消噪的符号动力学途径研究径流变化的复杂度。对径流序列进行小波消噪,运用Lempel-Ziv算法计算其复杂度,以长江、黄河流域为例定量分析年径流复杂性。为研究水文系统的复杂性提供了工具。研究表明:①黄河流域径流变化比长江流域复杂;②黄河流域年径流的平均复杂度为8.3,从上游到下游的复杂性变化趋势不明显;③从时间纵向看,黄河年径流变化的复杂性并未发生显著的变化。     

卫星遥感在秸秆焚烧监测中的应用

通过对MODIS光谱特征的分析，提出了一种综合运用3S技术进行秸秆焚烧动态监测的资料处理流程和量化判识指标。通过在关中地区2004年麦秸秆焚烧监测中的应用，效果良好，为政府部门迅速、准确地了解全省秸秆焚烧情况，提高预警能力和监督检查的效率提供了科学依据。     

区域性地质灾害气象预报方法研究

从气象的角度，基于对全国地质灾害预警区域的划分，利用历史地质灾害记录以及历史气象资料，分区建立了全国范围的区域气象潜势预报模型，并从2003年6月1日开始投入业务应用。总体预报服务效果较好，收到了较好的社会效益。同时还要进一步加强科学研究，提高科技含量，优化预报模型。     

连续暴雨过程中的中-β尺度大暴雨的成因分析

利用常规资料、多普勒雷达等资料，对威海市2004年8月4日夜间到6日早上连续3天暴雨大暴雨降水过程进行了分析，重点分析了5日夜间的中-β尺度大暴雨过程，发现此次降水是发生在副高边缘的高能量堆积区，冷空气的侵入是前期强降水的主要原因，而地面辐合是导致强降水再次出现的主要触发机制，充沛的水汽输送、聚集的对流有效能量为暴雨中尺度系统发生发展提供了必要的物理机制。     

长江下游一次大暴雨的中尺度模拟分析

运用中尺度数值模式（MM5V3.6）对2004年6月25日长江下游地区一次大暴雨天气过程进行了数值模拟,结合天气形势和卫星云图对此次过程进行了分析.结果表明：在东北冷涡和西太平洋副热带高压两大天气尺度系统的作用下,西南低空急流的再次加强和中低层切变线共同作用是此次大暴雨过程的主要原因.螺旋度分析表明,在不均匀的强上升气流的作用下,涡旋的水平分量向垂直分量转化是此次强降水的可能机制之一.     

HDF-EOS数据格式及其数据导入

HDF-EOS作为NASA存储和发布EOS数据的标准，专门用于处理各种EOS产品。掌握HDF-EOS数据格式和数据导入是能够充分开发和应用EOS数据信息的关键。文中介绍HDF数据文件中图像模块、科学数据、Vdata模块(表格数据)的结构，HDF-EOS数据文件中点、条带、网格数据和元数据的的数据格式，以及打开HDF格式数据实现对HDF-EOS数据导入浏览的相关软件。     

滨里海盆地东缘阿克纠宾地区遥感地质及地球物理场研究

 以图像处理、GIS为平台，对哈萨克斯坦阿克纠宾地区的重、磁、电、遥感及地震资料进行了综合分析。指出，该地区重、磁力资料信息含量较高，对于确定盐下构造分布具有积极意义。使用遥感资料对小断层及裂隙发育状况进行研究，有助于裂隙孔隙型碳酸盐岩油藏开发注水效率的提高。同时可对扎纳若尔、阿里别克莫拉等油田的井网状况进行监控和地面设施进行调查。     

Operational feasibility of neural-network-based radar rainfall estimation

An operational radar rainfall estimation system based on the adaptive radial basis function (RBF) neural network is developed. During the process of training and cross validation, the rainfall estimation was computed only at the gauge locations. Once the training is done, the radar rainfall estimation based on neural networks is applied to the full coverage area of the radar. Such large-scale application of the rainfall estimate poses several questions in the context of operational applications. This letter addresses two of those questions, namely: 1) the feasibility of adaptively updating RBF neural network models on a daily basis and 2) the ability of neural network radar rainfall estimation at high spatial resolution within reasonable and practical time frame for operational applications. Using the datasets collected by WSR-88D radar located in Melbourne, FL, it is demonstrated that radar-based rainfall estimation using an adaptive RBF neural network is feasible. The results show that 73% of overnight updating for the RBF neural network can be completed within 2 h, and the estimation over an area of 100 km/spl times/100 km can be generated within the time frame (a few tens of seconds-150 s), which is much smaller than the average radar volume scan time.     

CAPPS多箱模式中光化学模式的嵌套与城市大气臭氧数值预报

为解决城市边界层中大气O₃浓度的预报问题，选用一种简明有效的光化学反应方案建立光化学模式, 并与大气平流扩散的箱格预报模型进行了嵌套，从而将大气化学过程引入到城市空气污染数值预报系统 (CAPPS) 中。同时，根据实际需要研究了VOC (Volatile Organic Compounds) 浓度及NO_x源排放量等参数缺测时，根据前期监测浓度采用遗传算法反演未知参数的具体方法。利用2001年9月8~17日在北京舞蹈学院监测的O₃、NO_x资料及相应的气象数据，用改进后的CAPPS模式进行了单箱预报试验。预报试验结果表明，嵌套后的模式对O₃浓度的变化具备一定的预报能力。