WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验

文章利用美国宾州州立大学的WRF EnKF(Ensemble Kalman Filter)实时预报系统(Real time Penn State WRF EnKF System),针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验,以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1° NCEP GFS (globle forecast system) 60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中,控制试验不同化任何观测资料,同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料,分别进行确定性预报。结果表明：利用WRF EnKF系统同化常规探空资料,显著改善了数值预报的初始场,减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差,进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。     

大型桥梁桥塔监测的GNSS相对对流层延迟估计

针对大型桥梁桥塔与基站高程差异较大,残余对流层延迟成为影响全球卫星导航系统(GNSS)监测成功率与精度的主要因素之一。该文基于随机过程理论,对桥梁监测GNSS残余对流层湿延迟进行参数估计,有效地提高了桥梁塔顶监测GNSS模糊度固定率。通过采用对流层经验模型改正对流层干延迟,将基准站和塔顶观测站对流层湿延迟组成相对对流层湿延迟,并联合位置参数和模糊度参数建立双差卡尔曼模型,最后利用最小二乘模糊度降低相关平差法(LAMBDA)对双差模糊度进行固定,并估计位置参数与相对对流层延迟参数。实验结果表明,该方法可以有效估计相对对流层延迟,有效提高GNSS模糊度固定率。     

EMTF在宽频大地电磁测深数据处理中的应用

如何有效地压制各种电磁噪声,提高信噪比,保证大地电磁测深数据质量,始终是大地电磁资料采集与处理的核心问题。为寻求更好的处理效果,使用EMTF系统(单点,远参考以及多站同步MMT)对华北多个宽频MT测点数据进行了处理,并编写Matlab接口来方便地改写处理参数。与SSMT-2000对比,结果表明,EMTF系统在多数情况下可以压制噪声,并获得较好的处理效果,提高数据处理的效率。     

数字水准仪观测模式及其应用实践

探讨了数字水准仪的应用。着重探讨了数字水准仪的测量模式,对数字水准仪不同模式下观测值的定权原则、电子和光学两类测量仪器施测数据混合组网平差时观测值的定权方法等进行了初步研究;并结合某滩海工程水准网建设,对该工程中数字水准仪与普通光学水准仪的测量成果进行了比较分析。     

卫星导航定位卡尔曼滤波时延平滑方法研究

为进一步提高卫星导航定位精度和性能,介绍和讨论了卡尔曼滤波延时平滑方法,并建立了一种卡尔曼滤波延时平滑定位模型与算法。与经典卡尔曼滤波类似,该算法同样具有状态系统与测量系统两类方程,能够根据后续历元测量值及定位结果向前进行逆向预测与更新,从而达到对整体定位过程再次平滑的目的,更大程度地获得定位结果跟随性与平滑性之间的平衡。通过多种不同情况下的GPS实测试验,对方法的正确性和可行性进行了分析与验证。结果表明,卡尔曼滤波延时平滑定位方法能够适用于多种静态、动态导航应用领域,使输出结果更为平滑和准确,在有效提高定位精度的同时具有更强的抗多径和抗干扰性。     

Power Maximization of A Point Absorber Wave Energy Converter Using Improved Model Predictive Control

This paper considers controlling and maximizing the absorbed power of wave energy converters for irregular waves. With respect to physical constraints of the system, a model predictive control is applied. Irregular waves’ behavior is predicted by Kalman filter method. Owing to the great influence of controller parameters on the absorbed power, these parameters are optimized by imperialist competitive algorithm. The results illustrate the method’s efficiency in maximizing the extracted power in the presence of unknown excitation force which should be predicted by Kalman filter.     

基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波在变形监测中的应用

在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。     

WRF-EnSRF卫星资料同化模块的构建研究

为加强国内卫星资料在同化系统中的应用,在自主构建的新一代WRF-EnSRF同化系统中,采用RTTOV辐射传输模式作为观测算子,并建立卫星资料读取、偏差订正及质量控制等子模块,构建出WRF-EnSRF卫星资料同化系统.运用该同化系统,同时同化NOAA-16的AMSU-A和AMSU-B的辐射率资料,进行华南暴雨过程的卫星资料同化数值模拟试验.试验结果表明:偏差订正后亮温资料拟合结果基本位于主对角线上,偏差有所降低.从TS评分看,同化试验对中雨及大雨部分的降水落区以及暴雨级别以上的降水强度的模拟效果有改善.试验证明,建立的卫星同化系统是可运行的.     

多普勒雷达定量估测降水的三种方法比较试验

利用近几年多普勒雷达体扫复合仰角资料以及气象台站自记和自动气象站雨量资料，在淮河流域雨季不同气候区进行降水估测。采用最优化、概率配对法分别得到不同区域的Z-I关系，并在2002年6～7月进行对比试验，对过程降水误差进行分析，找出最佳估测区域和最佳估测方法。另外利用合肥周围70km范围内19个自动雨量站资料，用卡尔曼滤波校准方法、最优化方法、概率配对方法同时进行降水估测，提供了判别其方法优劣的可靠依据。     

基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测

针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。