基于NLCCA的中国夏季降水与东亚夏季风关系的探讨

运用一种基于人工神经网络的非线性典型相关分析方法(NLCCA),对中国夏季降水与东亚夏季风之间的非线性关系进行了分析。结果表明,夏季降水对东亚夏季风的响应具有一定的非线性,当夏季风较强与较弱时,对应的中国夏季降水异常分布呈现明显的不对称性。夏季降水与夏季风之间的关系可分离为线性响应和非线性响应,其中非线性响应部分占总方差贡献的52.1%,说明我国夏季降水异常分布与东亚夏季风相互之间的关系既有线性特征也有非线性特征,非线性响应略显重要。     

川东北极端强降水预报方法对比研究

【目的】 为了建立川东北最佳极端强降水概率预报方程。【方法】 利用ERA时间间隔为1 h的0.25°×0.25°再分析资料,计算1990—2019年5—9月逐日4个时次的物理量,统计分析极端强降水个例物理量异常度,采用4种实验方法对比分析并建立预报方程。【结果】 (1)异常度较明显因子分别为700 hPa比湿、850 hPa比湿、700 hPa水汽通量散度、850 hPa水汽通量散度、500 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、850 hPa垂直速度,大部分平均异常度绝对值在1.5以上,K指数和假相当位温相当,08时总体比其他时次异常度明显。（2）预报方程预报结果。样本内检验,该预报概率平均值为0.652,60%的百分位值为0.623,预报概率最大值为0.999。样本外检验,预报指数阈值为0.6时,平均准确率达到了90%,平均空报率为9.3%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%;以0.65为阈值检验,平均准确率达到了92.4%,平均空报率为6.9%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%,预报效果更佳。【结论】 极端强降水概率预报方程具有较好的预报效果。     

基于夜间多时相遥感数据的热异常与地震的相关性

本文使用第二代欧洲气象卫星MSG搭载的SEVIRI传感器数据,基于卫星数据稳健分析技术提取了意大利地区2015—2017年间的三次热异常,并在此基础上增加热异常的判定条件,利用静止气象卫星的高时间分辨率特性,基于夜间多时相遥感数据探究热异常与地震的相关性.结果显示:通过夜间多时相遥感数据均值可更清晰地展示出研究区热异常...     

低变质煤H2S异常和超限形成机理研究

为了研究彬长矿区雅店煤矿的H₂S异常和超限的形成机理,通过对矿井主采4号煤层地温条件、不饱和烃、硫酸盐分布、地下水pH值、硫酸盐还原菌(SRB)生存条件及采矿扰动等分析,认为研究区具有20～40℃适宜的地温条件和pH值为7.70～7.78的洛河组弱碱性水良好条件,为硫酸盐还原菌(SRB)苏醒和繁殖提供了生存条件,在硫酸盐还原菌(SRB)的还原作用下,使得煤层中的硫酸盐矿物被还原成为H₂S代谢排出(生),进入煤层孔裂隙等储存空间(储),受煤系地层顶底良好的封存作用使得H₂S得以保存,受采矿活动的影响,H₂S沿裂隙和地下涌水逸散至巷道回风流中(运—逸),造成H₂S局部异常和超限,构成了“生—储—保—运(移)—逸” H₂S形成机理和条件。     

航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究

航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集.由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题.本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,...     

Precursory atmospheric teleconnection patterns for strong Siberian High events

本文利用日本55年逐日再分析资料,发现在SH异常增强前,有三种不同的大气遥相关型前兆信号,即斯堪的纳维亚(SCA)型,西太平洋(WP)型,极地-欧亚(POL)型.据此,本文将异常增强的SH分为对应的三类事件.合成结果表明,三类事件在典型环流特征和对东亚气温的影响上存在着明显的不同.具体而言,SCA类事件主要表现为在欧亚中高纬度上自西向东的波列异常,WP类事件表现为环流异常自下游太平洋/俄罗斯远东地区向西发展的特征,POL型事件的显著信号则来源于自极区向南移动的反气旋式环流异常.在对东亚地表气温的影响上,SCA类与POL类事件类似,它们均可造成大范围的低温异常.而WP类仅在我国北方和东部地区造成强度较弱的地表气温异常,但该异常的持续性特征较明显.     

德令哈地应力强震短期异常特征研究

德令哈地应力自1997年投入观测以来,在青海及其邻近地区发生了4次Ms≥5.9级地震,在这4次地震前德令哈地应力观测资料显示出明显的短临异常。本文使用形态分析和斜率法对这几次异常进行了分析,对其短临异常特征结合地震的破裂类型进行了初步总结。     

唐山7.8级地震前地磁异常的综合分析

利用昌黎等台的磁测资料,并用多种方法进行综合分析,结果显示,在震前出现了约3个月的短期异常,这对于地震的预测预报有一定意义。     

东北地区汛期降水异常的大气环流特征分析

针对东北地区汛期(7~8月)的情况,分析了造成汛期降水异常的大气环流特征,结果表明:汛期多(少)雨年,低层850 hPa蒙古东南的气旋(反气旋)式距平环流、我国大陆东部的西南风(东北风)距平气流及日本南面的反气旋(气旋)式距平环流的共同作用加强(减弱)了低层西南暖湿气流在东北地区的辐合;多(少)雨年,中层500 hPa中高纬西风带经向运动加强(减弱),从贝加尔湖以北的高纬地区到日本附近的高度场呈 - (- -)的波列分布。8月的环流形势比7月更容易造成严重旱涝,下游鄂霍茨克海和日本海阻塞高压的发展和减弱是造成8月降水异常的重要因子。考虑7月旱涝流型演变时,应着重关注南北向 - 的“波列”;而考虑8月旱涝流型演变时,则更应着重关注东西向- - -的“波列”配置。多、少雨年,高、低层的散度场、垂直速度场及水汽条件等物理量场都有明显的差异。     

基于地形单元分区的BP神经网络反演海底地形

海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E～92°E,10°S～10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。