中国贝类养殖对海洋碳循环的贡献评估

造成全球暖化的主要原因是温室气体的过量排放,其中CO2的贡献率达60 %,贝类养殖具有碳沉积作用。依据农业部渔业局编制的《中国渔业统计年签》,以2001年到2010年的年平均产量计算贝类捕获和养殖的碳沉积能力,并评估其碳沉积潜力;计算牡蛎、蛤、扇贝与贻贝四种贝壳单位面积的碳沉积能力并与森林、珊瑚礁的碳沉积能力进行比较分析。本文对我国浅海贝类养殖所具有的碳沉积能力进行评估,以了解贝类养殖对海洋碳循环的贡献,可为争取国家碳份额的合法权益提供基础数据。分析表明我国近十年贝类总产量稳定在1100万吨以上,并有增加的趋势,其中海水养殖贝类约占87.34 %。贝类养殖和捕获总产量的碳沉积和海水养殖产量的碳沉积量分别为58.57、51.15万吨/年,碳沉积能力分别相当于122.28、106.78万公顷的造林,可分别减少大气CO2增加量的0.0125 %、0.0109 %。牡蛎、蛤、扇贝与贻贝的单位面积碳沉积速率分别为1.573、0.388、0.301、1.039吨碳/(公顷?年);牡蛎和贻贝高于森林的碳沉积能力0.479吨碳/(公顷?年);但低于珊瑚礁的碳沉积能力1.8吨碳/(公顷?年)。我国贝类淡、海水养殖产量可分别创造约268.4万元/年、12,711.2万元/年的碳权商机。     

国内外雾预报技术研究进展

大雾是引起低能见度的主要天气现象.提高雾的预报技术水平是确保交通安全的重要措施.从统计和数值预报两个方面,回顾了过去几十年来国内外在雾预报技术上的主要研究进展,并总结了各种方法的特点及存在的缺陷.在某些情形下,新统计方法的应用提高了雾的预报准确率,但仍然无法摆脱统计方法本身的缺陷.相比较而言,数值模式在大雾预报方面具有更广泛的应用和更大的潜力.在目前的计算机水平下,使用高分辨率的一维雾模式与中尺度天气模式相结合的方法,在一定程度上可以提高雾的预报准确率,该方法在大雾易发区的机场及高速公路沿线具有重要的应用价值.随着计算机能力的不断提高,包含大雾形成和演变的各种复杂过程、具有先进资料同化过程的高分辨率三维雾模式,以及集合数值预报系统将是未来的发展方向.     

基于Γ函数的暖季小时降水概率分布

我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。     

基于T213集合预报的延伸期产品释用方法及初步试验

基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500 hPa高度和850 hPa温度的1~15 d预报资料,构建延伸期产品释用方法,通过对逐日11~15 d预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11~15 d)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明:对11~15 d预报场做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均均能降低预报误差,改善整体预报效果。由此得到的500 hPa高度场和850 hPa温度场11~1 5 d候平均预报误差与逐日控制预报第5d的水平相当,候距平相关系数均接近0.6,整体而言效果较好,具备一定的应用价值。500 hPa高度场和850 hPa温度场11~15 d候距平预报在中国大陆地区位相准确率均较高,东南沿海和东北部分地区稍差,且850 hPa温度场的位相准确率整体高于500 hPa高度场。候距平预报对延伸期(11~15 d)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。     

基于MapReduce计算模型的气象资料处理调优试验

云计算技术使用分布式的计算技术实现了并行计算的计算能力和计算效率,解决了单机服务器计算能力低的问题。基于长序列历史资料所计算得出的气候标准值对于气象领域实时业务、准实时业务及科学研究中均具有重要的意义。由于长序列历史资料数据量大、运算逻辑较复杂,在传统单节点计算平台上进行整编计算耗时非常长。该文基于Hadoop分布式计算框架搭建了集群模式的云计算平台,以长序列历史资料作为源数据,基于MapReduce计算模型实现了部分整编算法,提高计算时效。同时,由于数据源本身具有文件个数多、单个文件小等特点,对数据源存储形式及数据文件大小进行改造,分别利用SequenceFile方式及文本文件合并方式对同一种场景进行计算时效对比测试,分别测试了10个文件合并、100个文件合并两种情况,使时效性得到了更大程度的提升。     

北京市热环境时空分异与区划

城市热环境空间区划是采用分区管理的思路来缓解城市社会经济发展与热环境之间矛盾的技术基础。本文构建城市热环境区划模型的思路为:(1)将不同时相的MODIS地表温度数据产品进行正规化、分级,分析2008年北京城市热环境时空分布特征。(2)构建城市热环境影响因素评价体系,并通过空间主成分分析计算得到热环境影响主成分因子。(3)通过自组织映射神经网络,利用热环境影响主因子,进一步对热环境进行空间区划。结果表明,北京夜间较白天城市热岛分布层次感明显,夏季白天较其他季节高温区聚合程度高。区域下垫面组成要素直接影响热环境,北京城市热环境的主成分因子依次为植被覆盖、地形地貌、城市下垫面建设规模和人为热排放,并依此将北京划为7个热环境区域,根据各个分区热环境成因机制差异分别提出热环境改善和调控措施。     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。     

高动态宽带信号码跟踪方法仿真分析

针对高动态场景,单独的码环路很难实现跟踪,由于高动态载波跟踪的算法很成熟,通常应用载波跟踪结果对码环路进行辅助,针对窄体制信号,这种方法可以帮助消除码环的动态误差,但对宽体制信号来说,辅助力度减小。从高动态宽带信号码跟踪误差门限以及跟踪精度入手,分析了单独码跟踪算法的易失锁性,理论和仿真验证应用高动态载波跟踪结果辅助码跟踪算法的有效性,且具有高的跟踪精度。这为导航接收机的跟踪算法提供了理论依据。     

大尺度环流的年代际变化对初夏华南持续性暴雨的影响

利用1961-2010年中国逐日降水数据和NCEP/NCAR逐日再分析资料集,研究了大尺度环流的年代际变化对不同频发年代华南持续性暴雨的影响。结果表明,虽然过去50年里华南持续性暴雨的发生存在两个频发时段(20世纪60年代中期到70年代中期、20世纪90年代初到2010年),其典型环流配置都表现为中高纬度冷空气和低纬度充沛水汽的配合,但不同频发时段的大尺度环流配置明显不同,这种配置使得两个频发时段的暴雨发生特点有所不同,最近20年的暴雨发生次数更多,强度更强,持续时间更长。在频发的1964-1976年,高纬度的冷空气主要来自西西伯利亚上空深厚的低槽前部,而此时南亚高压偏弱,西太平洋副热带高压偏弱、偏东,低纬度的水汽主要来自孟加拉湾印缅低压槽前,可降水量偏小,但垂直速度较大,水汽辐合较旺盛,华南上空大气环流较不稳定;在频发的1991-2010年,鄂霍次克海上空附近的高压脊活跃,高纬度冷空气主要来自高压后部,低纬度西太平洋副热带高压偏强,位置偏西,其西北侧的水汽源源不断输送到华南上空,故可降水量增多,伴随着强大的南亚高压提供的良好的高层辐散条件,华南上空垂直速度增大,水汽辐合明显,强有利的环流配置导致1991-2010年华南持续性暴雨强度更大、范围更广。因此,大气环流的年代际转型使得华南持续性暴雨发生了巨大改变,故在未来做预测时应充分考虑不同年代际环流背景场对华南持续性暴雨的重要影响。