2016年湖南两次寒潮事件等熵位涡分析

利用NCEP/NCAR全球2.5°×2.5°逐日和FNL1°×1°逐6h再分析资料,对2016年冬末春初湖南出现的两次寒潮过程进行等熵位涡诊断分析。结果表明:(1)中高纬度的高位涡区可以用来追踪影响湖南寒潮过程中强冷空气的来源和水平移动,西伯利亚冷高压陡增和与湖南地面气温的急剧下降预示着湖南寒潮天气爆发;(2)两次寒潮爆发过程中均伴随有中高纬度高位涡区向南传播的特征,且高位涡主体移动路径与地面冷空气南下路径一致,此外也表现出高位涡强烈向下伸展的特征;(3)等熵面上的高位涡中心与气旋性环流相对应,位涡中心区的变化可看出高空横槽的发展变化,而高位涡中心向南向下的传播导致强的下沉运动促进地面冷高压迅速发展,导致寒潮爆发。     

福建省一次强飑线过程的强度和移动特征分析

利用常规观测资料、区域自动站数据、雷达组合反射率因子以及NCEP GFS分析场资料(水平分辨率0.25°×0.25°),对2016年4月26日影响福建地区的一次强飑线过程的强度和移动特征进行分析。结果表明:此次飑线过程前期和后期的强度、结构、移动以及影响天气等方面存在显著差异。前期阶段,强的低层垂直风切变、对流层中层干冷空气卷入以及近地面辐合线的触发、低层切变线的动力抬升和低空急流的水汽输送是造成飑线进入福建境内强度显著加强的主要原因;后期阶段,减弱的飑线与西侧福建龙岩和粤北地区的新生单体合并形成后部扩建型飑线,位置停滞少动造成闽中地区大范围强降水。利用改进的移动矢量计算方法得到的向前传播型和后部扩建型飑线的移速和移向与实况基本吻合,在短时临近预报业务中具有实际应用价值。     

GRAPES全球奇异向量方法改进及试验分析

基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。      

面向带电作业的手臂末端输出力评估方法

为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号（sEMG信号）和支持向量机回归（SVR）实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.     

有无台风影响下西南涡特征统计分析

利用中国气象局提供的逐日08:00(北京时,下同)和20:00 700 h Pa和850 h Pa高空图以及欧洲中期天气预报中心ECMWF提供的每日四次0. 75°×0. 75°的ERA-INTRIM再分析资料,从生成个数、移动路径、生命史、降水影响四个方面对2010—2017年夏季6—8月产生的149次西南低涡进行统计,并对有无台风存在时的西南低涡进行特征分析。结果表明:有无台风影响下西南低涡发生频次年变化均较小,但存在发生频次差异较大年份,如2017年。整体而言,西南低涡多发月为6月,而受台风影响的低涡多发月则为8月。根据其移动特征将西南低涡分为原地型和移动型,其中移动型进一步分为偏东路径型,东北路径型和东南路径型,其中偏东路径型出现次数最多,东南路径型出现次数最少。移动型低涡在有台风影响时年变化较小且变化强度小于无台风影响时,原地型低涡在两种情况下年变化差异都较大;而四类低涡在有无台风影响下月变化情况各异。不同生命史的西南低涡出现的频次随维持时间增加而减少。西南低涡总是容易带来充沛的降水,移动型西南低涡受台风影响时产生的降水强度更大。     

人类移动数据生成方法：研究进展与趋势探讨

人类移动行为与交通、传染病、安全应急等现实应用息息相关。尽管现代信息和通信技术发展使得采集大规模个体移动定位数据成为易事,但涉及个人隐私又存在冗余、缺失和噪声的原始轨迹数据在实际中的可得性和易用性仍有很大局限。通过建模方式生成个体轨迹数据和群体移动数据,使其在统计层面接近并在应用层面可替代真实数据,是值得尝试的解决思路。本文面向个体轨迹数据生成和群体移动数据生成两大研究主题,将生成方法分为基于机理模型的方法和基于机器学习的方法,对其研究进展进行了系统总结,并探讨了其发展趋势和所面临的挑战。本文提出,未来人类移动数据生成方法研究需要多学科深度交叉共同探索人类移动行为底层机制、关注机理模型与机器学习耦合建模、借助生成式人工智能与大语言模型前沿技术、平衡生成数据可用性与隐私保护效果、强调空间泛化与迁移学习能力、控制模型训练与使用成本等。本文认为,人类移动过程是典型的人地交互过程,地理信息科学应在吸纳计算机科学、统计物理学、复杂性科学等多学科理论方法的基础上,充分发挥本学科特色,将空间依赖、距离衰减、空间异质性、尺度等地理空间效应显式纳入建模过程,提升模型性能及合理性。     

Mobile-GIS中的数据组织模型研究

mob ile-GIS是GIS的全新发展领域,从应用的角度评述了移动服务中的数据特点和各种数据模型的原理及适用领域。不同的数据模型造成部门间数据难以共享,为此本文提出了一种集成数据模型,能使不同模型相互转化,提高数据共享程度。     

线性向量半参数模型与标量半参数模型最小二乘估计的比较

研究了最小二乘准则下线性向量半参数模型的核估计、近邻估计及样条估计3种估计方法,分析了向量半参数模型与标量半参数模型在这几种估计方法中的差异。     

移动测量技术及其应用

从地理空间信息服务的关键技术与要求入手,论述了地理空间数据在地理空间信息服务的作用。在对地理空间数据采集与更新技术的分析基础上,提出了基于移动测量技术的地理空间信息服务数据采集与更新的技术途径,结合LD2000-RM移动测量系统,对其应用的领域和方向进行了介绍,最后对移动测量技术在地理空间信息服务的前景进行了展望。     

一种新的实时电磁逆散射方法

为解决介质圆柱体逆散射问题,提出一种新的在线逆散射方法,通过支持向量机将逆散射问题转化成一个回归估计问题. 该方法可应用于各种逆散射方面, 尤其是目标的几何与电磁参数重构和埋地目标探测. 文中首次将支持向量机方法应用到该领域,设置多个散射场的观测点,通过提取散射场的不同信息作为样本信息训练支持向量机, 建立了介质圆柱体的逆散射模型, 利用该模型重构了介质圆柱体的电磁参数,同时探测了埋地位置. 数值结果显示了该方法的有效性和准确性,为目标的实时逆散射研究提供了一种有效方法.