常规天气要素短期分县指导预报业务系统研究

以国家气象中心T106和HLAFS数值预报模式以及欧洲中心数值预报模式为基本资料,采用MOS、KF（卡尔曼滤波法）、灰色预测GM（0,M）模型、相关相似以及滤波集成和全集成等方法,制作天空状况、降水量、最高、最低气温,降水概率、风向、风速、最大、最小相对湿度等常规九要素短期预报,并建立了“常规天气要素短期分县指导预报业务系统”。该系统1999年6月1日在山西省气象台正式投入业务运行,其预报产品上网对下指导取得了良好的预报效果。在1999年在山西主汛期常规天气要素和重大天气预报过程中发挥了重要的作用。     

以热量平衡为基础的体感温度模型及气候要素的效应分析

通过对丰季人体热量平衡方程的建立与计算，结合我国不同年龄段人群的新陈谢特点，分别建立了不同的体感温度模型，经与我国目前应用较为广泛的人体舒适度统计模型的计算结果相比较，证明以热量平衡为基础的人体感温度模型更具有普遍性。还分析了风，湿度，辐射对体感温度的影响效应。这些结果将为拓宽舒适度服务范围，建立以人体舒适度为核心的城市气象服务体系提供理论依据。     

一次强对流的三维数值模拟分析

利用中国科学院大气物理研究所的完全弹性三维雹云数值模式（IAP—CSM3D）,对2007年7月21日发生在湛江的一次强对流进行数值模拟,分析了强对流的气流结构、垂直涡度、雷达回波及含水量分布变化特征。结果表明,模拟的回波最大强度与雷达实测结果较吻合。模拟的强对流发展阶段气流结构的典型特征为下层水平辐合,上层水平辐散,气流在5km高度发生转向;处于成熟阶段的底层辐合比发展阶段的更强。随着时间的推移,近地层气流先辐合后辐散,下沉辐散气流一直持续到冰雹云消散。模拟的风暴云高含水量中心与强回波中心相对应,出现在上升气流最大区域附近,这说明该风暴云的动力场与物质场配合较好。     

内蒙古乡镇精细化预报模型及业务试验

文章利用县级台站天气实况插值生成乡镇天气实况资料库进而建立乡镇MOS预报方程的处理方法,建立了内蒙古1242个乡镇及一般风景点24小时天气要素精细化客观预报模型,并建成了业务化系统进行了业务试验运行。预报效果检验表明,这一方法是一种可行的精细化预报研制技术,其预报效果明显好于中央台精细预报指导产品,个别要素甚至略好于人工订正产品,完全可以应用于业务工作中。     

宁夏农业气候资源要素场模拟

根据气候要素影响因素 ,采用小网格点 (格距 1 1× 1 1km)对主要农业气象要素进行展开。给出了宁夏各网格点上的农业气候资料基本状况。从模拟结果看 ,除日照时数在冬季效果相对较差外 ,其它模拟结果均比较理想。气温的日最大误差为 0 9℃ ,降水量绝对误差只有7 6mm ,日照时数旬最大误差为 3 9h。     

滇黔准静止锋锋区前后天气要素分布特征

利用Micaps常规地面观测资料,分析2001—2003年滇黔准静止锋的锋区前后总云量、风速、低云量、相对湿度、温度等天气要素的差异。结果表明：Ⅰ型静止锋锋区前后云量差异不明显,其余3种类型均是锋前总云量和低云量低于锋后;4类静止锋锋前的相对湿度低于锋后,而温度则相反,是锋前高于锋后,其中Ⅳ型静止锋锋区前后气温明显高于其余类型的静止锋,且锋区两侧的温差明显低于其余类型的静止锋;Ⅰ型、Ⅳ型锋前的南风较北风强,而Ⅱ型、Ⅲ型锋区两侧的风相当。     

网络安全态势感知关键实现技术研究

建立了网络安全态势感知的分层实现模型,并针对每个层次提出了基于多分类器融合的安全态势提取方法、基于统计学习的分层态势评估方法以及基于遗传神经网络态势的动态预测方法.经仿真实验验证,每个层次的实现方法都是可行有效的.     

面向对象的图像分类方法与彩色扫描地形图林地层的自动提取

提出了一种基于面向对象分类方法的彩色扫描地形图林地层自动识别方法，简要阐述了这种方法的基本概念和原理，分析和讨论了该方法的优越性和林地层提取效果，为基于地形图计算林地面积，找林地动态变化或土地利用类型变化的研究提供了方法参考。     

基于ArcGIS的面状要素中轴线提取方法研究

专题制图中利用遥感技术获取专题要素和地理底图要素已成为大势所趋,而如何实现面状要素中轴线的提取从而获得线状道路、线状河流等底图要素一直是GIS界研究的热点。本文通过对ArcGIS9.0中提供的各种功能模块的综合应用实现了面状要素中轴线的自动提取。经实验这种方法简单实用、效果理想,效率很高。     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。