区域集合预报扰动方法研究进展综述

集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。     

新标准下空气质量预报指导产品对比检验

为了解和掌握上级指导产品对石家庄市空气质量预报的适用性,进一步提高石家庄市空气质量预报的准确性,利用国家气象中心(NMC)、北京区域气象中心(BJ)和河北省气象局(HB)空气质量预报产品,对石家庄市夏季4种主要污染物PM_(2.5)、PM_(10)、O_3和SO_2的预报进行了对比检验,结果表明:1)NMC对4种污染物的预报效果均逊于HB和BJ的,对PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2的预报值明显较实况偏大,尤其在发生重污染天气时,对PM_(10)和PM_(2.5)的空报率高达90%以上;2)HB对PM_(10)和SO_2的预报效果好于BJ的,对SO_2的预报值与实况值均在一个等级范围内,发生重污染天气时,对PM_(10)的预报效果好于BJ的,预报值更接近于实况,但对重污染向优、良转折天气的预报值偏高;3)BJ预报PM_(2.5)和O_3的效果好于HB的,对O_3的0级误差级别预报准确率高达90.5%,对PM_(2.5)优到轻度污染等级的预报效果较好,但对重污染天气的预报值低于实况。     

1970—2013年石家庄地区霾变化特征

利用1970—2013年石家庄地区17个县市的地面气象观测资料分析了霾的空间变化特征。结果表明:1970—2013年石家庄年霾日数的区域分布变化较大,由中东部平原霾日数多、西北部山区霾日数少的分布转变为西南部地区霾日数多、中东部地区霾日数少,这种空间分布在2010年后更显著。随着经济快速发展,石家庄市西部山区丰富的矿产资源被开采,大量排放的SO2、NOX和VOCS等污染物发生光化学反应,有利于气溶胶的转化形成;除本地污染物排放外,受太行山阻挡,在一定天气背景下东南部地区污染物向山前汇聚,区域性污染输送也是西部山区污染严重的成因。石家庄地区持续性霾事件日数占霾总日数的50%以上,霾持续日数超过4d和8d分别为中等持续性霾事件与极端持续性霾事件;中等持续性霾事件年平均发生次数为9.8次,极端持续性霾事件年平均发生次数为1.6次。以南—东北向铁路线为分界,石家庄区域呈中东部和南部县市(无极、正定、藁城、栾城、赵县)极端持续性霾事件较多、西北部3县市(平山、行唐、灵寿)和东部3县市(晋州、深泽、辛集)极端持续性霾事件少的分布。石家庄市中等持续性霾事件在12月和1月发生次数最多,6—8月中等持续性霾事件发生最少;极端持续性霾事件主要出现在11月至翌年2月,其中1月极端持续性霾事件发生的可能性最大,年平均发生次数为0.4次,其他月份极端持续性霾事件年平均发生次数不足0.2次,极端持续性霾事件的发生概率较小。     

大连湾岸线变迁对海域水动力环境的影响

基于1979-1988年、1989-1998年、1999-2009年3个时段的数据资料,对大连湾海域面积和岸线长度的变化进行了统计,给出了30年间大连湾海域面积和岸线长度的变化速率。采用MIKE21软件的HD模块建立了潮流场模型,得到了对应不同时段的潮流场。通过对模拟结果的对比分析得出30年间的围填海工程对大连湾湾口水动力条件的影响很小但对湾顶的水动力条件的影响十分显著。湾顶潮流流速的明显减小,不利于湾顶的水质交换。     

GRAPES区域集合预报系统模式不确定性的随机扰动技术研究

为进一步描述GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Me—soscale Ensemble Prediction System,GRAPES—MEPS)中GRAPES—Meso模式的不确定性特征,本研究在GRAPES—MEPS系统中引人了模式物理参数化倾向随机扰动方案(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT),随机扰动型的产生是基于-阶马尔科夫链,其具有时间相关性特征,并服从正态分布,另外经过谱展开随机场具有空间结构特征,在水平结构上较平滑和连续。本文开展了基于SPPT方案的GRAPES—MEPS集合预报试验,针对SPPT方案中随机场的扰动幅度和时间相关尺度参数开展了一系列敏感性试验,并对试验结果进行了较全面的集合预报客观检验,此外,针对一次强降水过程,分析了SPPT方案对降水预报的影响。试验结果表明,引入SPPT方案能在一定程度上提高GRAPES—MEPS系统的预报技巧,降低系统的漏报率;且能显著改进预报后期大雨量级降水的预报技巧。通过敏感性试验发现,对于GRAPES—MEPS系统,SPPT方案的效果与随机扰动场幅度的范围,及扰动场的时间相关尺度选择相关,需经过敏感性试验确定出较适合的参数。     

三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法

针对三维虚拟地球中实时GIS数据组织、管理与动态可视化的要求,设计了三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法。提出了基于HR-tree扩展的时空索引方法,实现了对虚拟地球中移动对象的检索与查询,并基于三维虚拟地球平台对本文方法进行了实验,结果验证了本文方法的有效性和可行性。     

青海赛什腾地区遥感影像岩石信息提取研究

赛什腾地区隶属柴北缘构造带,岩性复杂多变,前人对研究区岩性界线的划分较为笼统,笔者等选择Landsat- 8 OLI、ASTER和Sentinel- 2A为数据源,采用最佳波段指数确定各影像的波段组合,凸显不同岩石的边界;将ASTER短波红外波段与Landsat- 8 OLI、Sentinel- 2A可见光—近红外波段协同处理,构成Landsat- 8+ASTER（LA）数据和Sentinel- 2A+ASTER（SA）数据,分析重采样岩石标准光谱信息,拟定不同岩石波段运算公式,基于多重分形理论选定不同岩石类型的阈值范围,获取主要岩性的分布;根据重采样的黑云母标准光谱曲线,选取SA数据2262 nm波段和2336 nm波段进行定向主成分分析,采用Crosta法阈值分割第二主成分,划分黑云母异常等级,将其与岩性分布相关联,识别出研究区主要岩性分布。通过岩石实测光谱分析、薄片镜下鉴定与野外地质调查相结合的方法完善解译结果。岩性提取结果显示,小赛什腾山东侧新发现“U”型条带,为辉长岩—英云闪长岩—二长花岗岩,重新圈定达肯大坂群第三岩组和第四岩组,滩间山群一组,花岗岩,二长花岗岩,黑云母花岗岩,流纹岩,似斑状石英闪长岩,石英闪长岩,英云闪长岩,辉长闪长岩和辉长岩等岩石的边界。此次基于多源遥感数据岩性识别方法研究对青海赛什腾地区野外地质调查工作具有指导意义,可为高山峡谷区地质填图提供技术参考。     

东昆仑那更银矿黄铁矿LA-ICP-MS原位微量元素及S-Pb同位素特征北大核心CSCD

那更康切尔沟银矿床(以下简称那更银矿)是东昆仑造山带乃至青海省内唯一的独立银矿,该矿床的勘查和研究具有非常重要的工业价值和科学意义。本次研究在较为详细的野外观察基础上,对那更康切尔沟独立银矿进行了黄铁矿LA-ICP-MS原位微量元素、硫同位素以及鄂拉山组流纹岩的铅同位素研究。PyⅠ世代黄铁矿自形程度较好,微量元素组成以富Co,Ni,Cu,贫As,Sb,Ag为特征,PyⅡ世代黄铁矿自形程度差,与毒砂共生,为低温热液的产物,As和Ag含量显著增加说明其处于主要成矿阶段,该世代黄铁矿Co/Ni平均值为1.20,暗示其类型为热液脉型。硫同位素分析显示,矿区内硫化物总体δ^(34)S值变化范围为-6.1‰~3.9‰,平均-1.79‰,表明还原硫主要来自岩浆作用;鄂拉山组流纹岩全岩铅同位素^(206)Pb/^(204)Pb,^(207)Pb/^(204)Pb和^(208)Pb/^(204)Pb平均值分别为18.30,15.63和38.52,与矿石铅三者平均值(18.34,15.65和38.60)非常相似,表明那更银矿铅源可能来自鄂拉山组火山岩。结合那更银矿床整体表现出构造控矿、脉状矿化、中低温流体的成矿特点,说明矿床成因为(中)低温热液脉型。     

沙茨基海隆(Shatsky Rise)白垩纪玄武岩的地球化学特征及其地幔柱-洋中脊相互作用过程

沙茨基海隆(Shatsky Rise)是白垩纪早期形成的西北太平洋大火成岩省,其成因和演化过程目前仍存在较大争议。本次研究对沙茨基海隆白垩纪玄武岩进行了全岩主量、微量元素、Sr-Nd-Pb同位素的分析。沙茨基海隆玄武岩主要属于拉斑玄武岩,具有较亏损的大离子亲石元素和轻稀土元素以及较富集的重稀土元素的特征,没有明显的Eu异常(δEu=0.99～1.29),与正常洋中脊玄武岩(N-MORB)的微量元素配分模式较为相似。然而该系列玄武岩却具有相对较富集的初始⁸⁷Sr/⁸⁶Sr(0.702986～0.703991)和¹⁴³Nd/¹⁴⁴Nd(0.513034～0.513194)同位素比值、较富集的²⁰⁷Pb/²⁰⁴Pb(15.439～15.508)和²⁰⁸Pb/²⁰⁴Pb(37.853～38.488)同位素比值,与富集的洋岛玄武岩(OIB)和岛弧火山岩的同位素成分较为相似,且源区混入高U/Pb比值(HIMU型)的富集地幔成...     

TOPOGRAPHIC DEPENDENT HORIZONTAL LOCALIZATION SCALE SCHEME IN GRAPES-MESO HYBRID EN-3DVAR ASSIMILATION SYSTEM

Based on the GRAPES-MESO hybrid En-3DVAR (Ensemble three-dimension hybrid data assimilation for Global/Regional Assimilation and Prediction system) constructed by China Meteorological Administration, a 7-day simulation (from 10 July 2015 to 16 July 2015) is conducted for horizontal localization scales. 48h forecasts have been designed for each test, and seven different horizontal localization scales of 250, 500, 750, 1000, 1250, 1500 and 1750 km are set. The 7-day simulation results show that the optimal horizontal localization scales over the Tibetan Plateau and the plain area are 1500 km and 1000 km, respectively. As a result, based on the GRAPES-MESO hybrid En-3DVAR, a topography-dependent horizontal localization scale scheme (hereinafter referred to as GRAPES-MESO hybrid En-3DVAR-TD-HLS) has been constructed. The data assimilation and forecast experiments have been implemented by GRAPES-MESO hybrid En-3DVAR, 3DVAR and GRAPES-MESO hybrid En-3DVAR-TD-HLS, and then the analysis and forecast field of these three systems are compared. The results show that the analysis field and forecast field within 30h of GRAPES-MESO hybrid En-3DVAR-TD-HLS are better than those of the other two data assimilation systems. Particularly in the analysis field, the root mean square error (RMSE) of u_wind and v_wind in the entire vertical levels is significantly less than that of the other two systems. The time series of total RMSE indicate, in the 6-30h forecast range, that the forecast result of En-3DVAR-TD-HLS is better than that of the other two systems, but the En-3DVAR and 3DVAR are equivalent in terms of their forecast skills. The 36-48h forecasts of three data assimilation systems have similar forecast skill.