安全射界图技术在人工影响天气指挥系统中的应用

为了进一步提高人工影响天气作业的安全性,利用雷达回波外推TREC、TITAN技术和安全射界图技术,生成人工影响天气预警产品、建议产品。利用雷达外推30min、60min产品与作业点最大射程的位置关系,输出作业预警产品。利用当前回波与作业点的位置关系,生成对空射击的仰角、方位角信息,利用安全射界技术进行筛选,生成实时、客观的作业建议产品,以此进行决策指挥,避免了人工决策安全射区可能出现的误差,达到了安全、高效作业的目的。     

线性参数系统的多新息辨识方法

系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统,它在参数空间上呈现线性特征,介于线性系统与非线性系统之间.针对伪线性参数系统,讨论了基于辅助模型的多新息辨识方法、基于滤波的辅助模型多新息辨识方法、基于模型分解的辅助模型多新息辨识方法、基于滤波的分解多新息辨识方法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.     

干旱地区植被指数(VI)的适宜性研究

以位于典型干旱区的甘肃河西地区石羊河下游的民勤绿洲为例,对NDVI、SAVI、MSAVI和GEMI等4种VI(植被指数)受土壤背景光谱影响的程度和探测低盖度植被的能力进行了对比研究。通过分析VI提取植被信息时植被土壤噪音比的变化发现,植被覆盖较低条件下VI提取植被信息总体受土壤背景光谱影响程度较低,相比而言,GEMI提取植被信息中受土壤背景影响最小,其他3种VI的区别不太明显。通过分析不同VI随植被覆盖度增加的反映速率变化及不同覆盖条件下不同VI的取值范围的变化发现,NDVI探测低盖度植被的能力最强,GEMI次之。GEMI可能是干旱地区植被探测较适宜的植被指数。     

2018年上合组织青岛峰会精细化气象服务综述

2018年上海合作组织青岛峰会(以下简称“上合青岛峰会”)于6月9—10日在青岛召开,会议筹备、运行及开幕式等活动对精细化气象服务要求较高。青岛市气象局通过升级改造自动气象站,新增海上浮球观测站,申请卫星加密观测,完善了会议场馆及周边气象综合探测系统;本地化了短时临近系统及海雾客观预报系统,建立了高影响天气个例库,实现了天空状况、能见度、降水量的精细化、无缝隙预报;开发了格点预报产品制作平台,服务于上合青岛峰会决策的显示服务平台和手机APP,实现监测、预报一体,预报预警高效制作分发;高度重视网络安全运行维护保障。组建专家服务团队,充分利用国内最新科技成果,确定服务重点,明确责任主体,坚持科学服务策略,通过服务网站、现场服务、电话、会商、传真等多种手段为政府会议相关官员、会议筹备成员单位等提供了精细化的气象服务,出色地完成了上合青岛峰会气象保障任务。     

不同 AMDAR资料同化时间窗对台风“摩羯”预报影响研究

2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。     

系统辨识(4)：辅助模型辨识思想与方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法.     

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

基于输出估计的多输入系统随机梯度估计算法

对于输出误差模型描述的多输入单输出系统,辨识的困难在于辨识模型信息向量中包含系统未知输出量(真实输出或无噪输出),以致标准辨识算法无法应用.提出了利用输出估计代替系统真实输出的辨识思想,即通过估计模型预测(估算)系统输出,利用这个估计输出来递推计算系统参数,进而提出了基于输出估计的随机梯度辨识算法,并研究了算法的收敛性,给出了仿真例子.     

辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法.