FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.     

利用综合评分方法评估CMIP5模式对北极海冰的模拟能力

北极海冰冰盖自20世纪以来经历了前所未有的缩减,这使得北极海冰异常对大气环流的反馈作用日益显现。尽管目前的气候模式模拟北极海冰均为减少的趋势,但各模式间仍然存在较大的分散性。为了评估模式对于北极海冰变化及其气候效应的模拟能力,我们将海冰线性趋势和年际异常两者结合起来构造了一种合理的衡量指标。我们还强调巴伦支与卡拉海的重要性,因为前人研究证明此区域海冰异常是近年来影响大尺度大气环流变异的关键因子。根据我们设定的标准,CMIP5模式对海冰的模拟可被归为三种类型。这三组多模式集合平均之间存在巨大的差异,验证了这种分组方法的合理性。此外,我们还进一步探讨了造成模式海冰模拟能力差别的潜在物理因子。结果表明模式所采用的臭氧资料集对海冰模拟能力有显著的影响。     

全球大洋潮汐模式在北印度洋潮汐预报准确性的评估

为评估DTU10、TPXO8、GOT00.2和NAO.99b 4个全球大洋潮汐模式对北印度洋潮汐的预报能力,采用英国海洋资料中心提供的海区中部和沿岸站潮汐调和常数资料,检验了这些模式4个主要分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)的准确度。它们的各分潮调和常数资料准确度都比较高,振幅绝均差的最大值仅5.61 cm,迟角绝均差的最大值仅9.13°。这些模式的调和常数给出潮波传播特征差别不大。基于这些模式提供的调和常数,分别建立了北印度洋4、8和16分潮潮汐预报模型,将预报结果与中国海事服务网提供的沿岸24个站潮汐表资料进行对比。各模式的8分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1)潮汐预报模型均优于4分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)潮汐预报模型,NAO.99b模式可以提供16分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1、MU_2、NU_2、T_2、L_2、2N_2、J_1、M1、OO_1)潮汐预报模型,但是对预报结果改善不明显;在各模式中,GOT00.2模式的8分潮潮汐预报模型对北印度洋沿岸的预报效果最好,平均绝均差为14.97 cm。     

应用Hydrolight模式研究含油水体辐射传输特性的关键技术

辐射传输模式Hydrolight在国际水色遥感研究领域已被广泛用于解决水体光学的各种问题,也是进行石油类污染水体辐射传输特性研究的有效模型。结合Hydrolight模式的机理、应用现状及含油水体的特点,提出了将该模式应用于光学特性复杂的石油污染水体辐射传输特性研究时需要解决的关键技术,包括测定石油污染水体吸收系数和散射系数、建立石油污染吸收和散射特性随波长和深度变化的参数化模型、确定油物质的吸附后悬浮颗粒物体散射函数模型等方面。依据2018年8月和2016年8月分别在辽宁大连港和辽宁盘锦辽河油田等区域测定的含油水体数据,讨论了这些关键技术的解决方案。     

基于WRF的黄渤海海雾数值模拟参数化方案研究

对数值模拟的研究现状进行了总结梳理,分析了已有研究的不足,并根据研究目标在已有研究结论基础上有针对性地设计了敏感性实验方案。经过与实地观测的结果对比来看,与海雾模拟密切相关的边界层参数化方案中的YSU方案对我国黄渤海海区的不同强度海雾均具有良好的适用性,而长波辐射方案中的Fu-Liou-Gu方案则具有更好的普适性,在这种核心方案配置下的模拟结果均可满足一般科学研究与预报业务的需求。     

基于2D地图的城市户外ARGIS视觉辅助地理配准技术

针对当前便携式位姿传感器获取的户外6DOF绝对位姿精度通常不足,致使基于位姿传感器的户外AR地理配准精度不高,提出了一种以2D地图作为参考数据进行户外视觉辅助定位进而提高ARGIS系统地理配准精度的方法和技术框架。在位姿传感器获取初始位姿的基础上,详细阐述了基于2D地图进行图像位姿优化和辅助校正的基本原理;并通过试验验证了该方法可以对位姿传感器获取的初始位姿进行优化,进而提高户外AR地理配准精度的有效性。     

地理国情监测成果在农业、旅游领域中的应用

开展地理国情监测工作的目的是为了获取自然与人类社会经济活动引起的地表变化信息,具体包括地表自然要素、人文地理要素和社会经济信息的空间分布特征及其相互关系,是基本国情的重要组成部分,为政府管理决策、企业生产运营、人民群众生活提供数据基础和决策依据。本文基于地理国情监测数据,结合多种测绘地理信息数据和技术手段,探讨如何利用地理国情监测成果促进农业与旅游业的发展,以期深入挖掘和提升监测成果价值,全面拓展监测成果应用服务的新思路、新方向。     

虚拟仿真在测量学教学中的实践和探索

《测量学》是一门理论与实践紧密结合的课程。针对测量学课程实践教学学时不足的缺陷,本文分析了非测绘专业测量学课程引入虚拟仿真教学的必要性,依据课程特点和教学现状,指出应将实践教学内容作为虚拟仿真教学的重点,从课堂教学和实践环节有机结合的角度,对虚拟仿真教学的应用模式进行了探索。     

两条控制线直接求解地理化参数的方法

针对某些三维激光扫描测量中,由于地形限制,扫描视场内的起算数据不足以平差计算地理化参数,则需建立地理化参数直接求解模型的问题,该文提出一种基于两条控制线直接解算地理化参数的方法。该方法采用主方向法分3种形式精确表达控制线,有效克服了地理化中传统直线表达的冗余性和扰动性。实验结果表明,该方法获取的地理化参数可靠,可作为精地理化中获取地理化参数初值的途径,也能应用在无初值参考、只有少量控制基元的实际扫描测量中,有一定的实际应用价值。