GRAPES中尺度模式中不同积云参数化方案预报性能对比研究

利用我国新一代中尺度数值模式GRAPES_Meso,采用KFeta和BMJ两种积云对流参数化方案,对我国2009年冬季(1月)和夏季(6—8月)天气进行批量回报试验。回报试验结果表明：在冬季,两种方案对GRAPES_Meso模式的预报性能影响差异较小。在夏季,两种方案对模式回报效果的影响表现明显。在低层BMJ方案对形势场的回报性能略优于KFeta方案,中层则是KFeta方案明显优于BMJ方案,而在高层KFeta方案略优于BMJ方案。TS评分检验表明KFeta方案对降水的预报总体上优于BMJ方案,特别是中雨到暴雨量级在华南地区KFeta方案有明显的优势。两个方案预报积云降水平均贡献率的空间分布差异主要表现在低纬度洋面上,BMJ方案的贡献率比KFeta方案大。两个方案积云降水贡献率的概率分布形态在小雨量级上都呈陡峭的“U”型分布。KFeta方案随着降水量级的增大逐渐向大贡献率偏移,特大暴雨量级时基本上是积云降水的贡献;而BMJ参数化方案则是随着降水量级的增大逐渐向小贡献率偏移,特大暴雨量级时基本上是格点降水的贡献。     

集合成员个数对集合预报技巧影响的试验分析

利用全球中期预报模式T63L9,选取2004年6月4日至13日10d作为试验个例进行了集合预报试验,分析了不同集合成员个数对于预报结果的影响。结果表明,集合预报的技巧都明显高于单个控制预报。在集合成员较少时,随集合成员教的增加,集合预报的技巧提高明显,当集合成员数多于11个时,集合预报的效果提高缓慢。在中期预报时段内。集合成员数11为集合预报效果随集合成员教趋于饱和的临界值,如果继续增加成员数.预报效果提高较少,但计算量却大大的增加。本文只是单个试验个例的分析结果。为验证结论的普适性,还需要进行更多的试验。     

Wave-induced water table fluctuations,sediment transport and beach profile change: Modeling and comparison with large-scale laboratory experiments

Coastal groundwater systems can have a considerable impact on sediment transport and foreshore evolution in the surf and swash zones. Process-based modeling of wave motion on a permeable beach taking into account wave-aquifer interactions was conducted to investigate the effects of the unconfined coastal aquifer on beach profile evolution, and wave shoaling on the water table. The simulation first dealt with wave breaking and wave runup/rundown in the surf and swash zones. Nearshore hydrodynamics and wave propagation in the cross-shore direction were simulated by solving numerically the two-dimensional Navier–Stokes equations with a k–ε turbulence closure model and the Volume-Of-Fluid technique. The hydrodynamic model was coupled to a groundwater flow model based on SEAWAT-2000, the latter describing groundwater flow in the unconfined coastal aquifer. The combined model enables the simulation of wave-induced water table fluctuations and the effects of infiltration/exfiltration on nearshore sediment transport. Numerical results of the coupled ocean/aquifer simulations were found to compare well with experimental measurements. Wave breaking and infiltration/exfiltration increase the hydraulic gradient across the beachface and enhance groundwater circulation inside the porous medium. The large hydraulic head gradient in the surf zone leads to infiltration across the beachface before the breaking point, with exfiltration taking place below the breaking point. In the swash zone, infiltration occurs at the upper part of the beach and exfiltration at the lower part. The simulations confirm that beaches with a low water table tend to be accreted while those with a high water table tend to be eroded.     

SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTM DEM数据精度特征并完善SRTM DEM数据精度评定方法,该文以我国1∶5万比例尺DEM为参考数据,以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区,利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明:陕西省的SRTM DEM高程中误差在3.5~60.7 m,呈现出较为显著的空间分异特征;并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性,拟合的指数函数具有较高的模拟精度。     

卡尔曼滤波在山西省西山煤田地面沉降GNSS监测中的应用

本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区,在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上,利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价,同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明,两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同,但存在少数异常点。下沉量越大的监测点,滤波结果与观测值的差异越大,但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波,特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点,其均方根误差越大,总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波,总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m,普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。     

声速剖面反演预测方法

利用2006—2017年我国南海部分区域(112°～114°E,10°～12°N)的Argo观测数据,对该海区声速剖面进行了仿真分析和研究。在此基础上,利用遗传算法(GA)优化的径向基函数(RBF)神经网络建立反演预测模型(GA-RBF),结合海区表面实测温度和历史数据,研究了该区域2016—2017年的声速剖面实时预测情况,并获得该海区6月和12月的声速剖面平均均方根误差值为0.845 m/s和0.815 m/s;而采用平均声速剖面方法获得该海区6月和12月的声速均方根误差分别是2.393 m/s和2.176 m/s。仿真结果表明:基于GA-RBF网络模型并利用海区表面实测温度的反演预测结果更趋近实测声速剖面,该模型可用于海区垂直声速剖面的实时预测。     

东印度洋天气和风暴潮预报系统的初步评估

东印度洋天气和风暴潮实时预报系统（EPMEF_EIO）由区域大气模式和区域风暴潮模型组成,每天实时运行4次.大气初边场来自美国国家环境预报中心（NCEP）的全球预测系统（GFS）,通过区域嵌套得到印度洋-东印度洋-斯里兰卡区域的3 d预报结果.大气模式的10 m预报风场驱动风暴潮模式,得到东印度洋-斯里兰卡区域的潮汐和风暴潮3 d预报结果.通过与中国科学院南海海洋研究所斯里兰卡站气象塔观测数据、最优台风路径数据和科伦坡水位站数据对比,发现模式预报气温和相对湿度的日变化较观测值偏小,气温总体RMSE为1.26℃,相关系数为0.8,相对湿度的总体RMSE为7.0%,相关系数为0.7;模式预报风速以整体偏大为主,总体RMSE为2.3 m/s,相关系数为0.65;模式预报风向能把握主要的变化趋势,RMSE在20°~32°之间,相关系数约0.65;模式24、48和72 h路径预报平均误差分别为110.5、166.4和181.0 km.此外,模式水位预报的RMSE为0.035 m,占最大振幅约5%,与观测的相关系数达到0.996.这说明了模式可以用于预报潮汐和风暴潮过程.     

NCEP/NCAR再分析风速、表面气温距平在中国区域气候变化研究中的可信度分析

采用计算标准化均方根误差、相关分析和EOF分解等多种客观分析统计方法,对NCEP/NCAR再分析风速、表面气温距平在中国区域的可信度进行了研究,结果表明中国东部不同要素距平的标准化均方根误差均比西部地区的小,说明NCEP/NCAR再分析资料的可信度东部比西部要高,可能是受到模式地形和中国地面气象站点“东密西疏”分布格局的较大影响。随着高度升高,NCEP再分析风速距平的误差减小,进一步表明地形对NCEP再分析资料的可信度具有较大影响。另外,冬季再分析风速误差较大的特点在850,500和200 hPa等压面上均存在,表明冬季再分析风速距平的可信度受到再分析模式系统误差的较大影响。相关分析结果和标准化均方根误差计算结果之间具有很好的反向对应关系,即均方根误差大,NCEP再分析资料与实测资料的相关性就差,均方根误差小,则对应两者之间的相关性就较好。标准化均方根误差较小的要素,其NCEP再分析和站点实测资料距平EOF分解得到的特征向量空间分布较为相似,各特征向量对应时间系数的相关性也比较好;反之,标准化均方根误差大的要素,其NCEP再分析和站点实测资料距平EOF分解得到的特征向量空间分布则相差较大,对应时间系数的相关性也比较差,因此采用EOF分解方法,分析对应特征向量空间分布相似性及其时间系数变化的一致性,可以对NCEP再分析资料的可信度有一个更加客观的认识。综合上述各季节、各要素多种方法的分析结果,可以发现NCEP再分析风速距平在春、夏、秋季具有一定的可信度,但冬季的可信度较差;表面气温距平则是冬季的可信度最好,夏季的可信度较差。     

NCEP/NCAR逐时分析与中国实测地表温度和地面气温对比分析

美国国家环境预报中心(NCEP) 和国家大气中心(NCAR) 的全球分析资料,不仅应用于气候模拟和预测研究中而且也可作为卫星遥感云检测的初始场资料.通过对2005年NCEP逐6小时全球最终分析资料(FNL)与中国753个台站实测资料的地表温度和地面1.5m高气温进行Cressman插值, 从时次变化和空间变化等方面系统地分析和比较了这一年间NCEP分析值与中国区域内观测值之间的差异, 得到结果: NCEP分析地表温度较观测值普遍偏低, 而地面气温NCEP分析值的空间分布大致表现为在北部地区大于观测值、而南部地区小于观测值;就2005年季节变化而言,NCEP分析值在夏季比冬季符合得好,而在我国东南部比东北、西北符合得好;从时次上看,地温和气温都呈现出随着时次推进(从2时到20时),正值区(NCEP分析值-实测值＞0)减弱、负值区(NCEP分析值-实测值＜0)加强的趋势;而通过标准化均方根误差的分析,可以知道气温的NCEP分析资料在我国可行性比地温要好.     

改进的软阈值法去噪效果分析

本文针对固定阈值法对信号去除噪声会出现"过扼杀"小波系数的现象,提出一种改进的阈值公式,进而给出改进的软阈值法。理论分析、工程实例的结果表明:改进的软阈值法无论在去噪效果上,还是在信噪比和均方根误差意义上均优越于硬、软阈值法,同时还有效地克服了软阈值中的估计小波系数和带噪小波系数间的恒定偏差问题。