非均匀B样条函数的最小二乘法在GPS水准拟合中的应用

最小二乘数据拟合方法的全局性较好,而非均匀B样条函数又具有良好的局部性,因此非均匀B样条最小二乘的稳定性及数值精度都能够得到有效的保证。本文根据已知点的GPS大地高和正常高,用非均匀B样条最小二乘法对GPS高程异常曲面进行拟合。实例计算结果表明,其高程转换精度达到四等结合水准精度,能够满足大比例尺测图的要求。     

高原夏季风与南海夏季风关系及其影响

利用1983-2012年NCEP/NCAR、NCEP/DOE、ECMWF再分析月平均资料,及中国160站月平均气温和降水量资料,利用统计学方法从大气环流、降水及温度等方面对高原夏季风与南海夏季风的关系进行了探讨。结果表明:高原夏季风与南海夏季风呈负相关关系,且大气环流及对流活动存在显著性差异。高原夏季风偏强(弱)同时南海夏季风偏弱(强)时,同期中国大部分地区的500hPa高度场偏低(高),南海地区500hPa高度场偏高(低);欧亚大陆低纬地区大部为偏东(西)风,南海地区处于反气旋(气旋)环流中。青藏高原主体地区上升运动较弱(强),南海中心区域上升运动均较弱(强),长江中下游地区降水增加(减少),华南降水减少(增加)。中国大部分地区气温较低(高),华南地区气温较高(低)。     

非视距误差改正的超宽带定位模型研究

针对超宽带系统在非视距环境下存在定位偏移的问题,该文采集多组距离下的非视距测距值,分析测距误差的变化规律,提出了一种顾及UWB脉冲信号入射角度的建模方法,其主要思想是将测距值假定为斜边,将其拆分成两个直角边,实现测距值由线状数据分析向面状结构的转换,可以较好地描述测距值与测距误差间的函数关系,建立多面函数拟合模型改正测距值实现定位解算。实验结果表明,该方法能够降低测距误差,提高超宽带系统的定位精度。     

灰色最小支持向量机模型在高程拟合中的应用

针对传统单一灰色最小二乘支持向量机(GLSSVM)高程拟合方法的不足以及LSSVM模型参数选择的随机性,该文提出了一种基于PSO-GA算法优化的灰色最小二乘支持向量机高程拟合模型。模型将灰色模型与最小二乘支持向量机模型相结合,建立GLSSVM模型,并结合粒子群算法与遗传优化算法寻找GLSSVM模型的最优参数组合。为进一步验证提出模型的可靠性与有效性,通过具体工程实例,并将拟合结果分别与粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型(PSO-GLSSVM),遗传算法优化的最小二乘支持向量机模型(GA-GLSSVM)及单一GLSSVM模型进行对比分析,结果表明,PSO-GA-GLSSVM模型拟合精度更好,可靠性更高,为高程拟合研究提供了一种思路。     

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延安地区雷电流幅值累积概率分布特征及计算公式

利用陕西省雷电定位系统资料分析了延安地区2009—2012年的雷电流数据,并对多种雷电流幅值累积概率公式进行了比较分析,同时引入雷电流概率密度公式,列举实例,分析了各累积概率公式所拟合的曲线与实测值所绘制曲线的误差,并根据分析结果给出了该地区带有未知系数α、β的雷电流幅值累积概率计算公式,利用Matlab的Cftool工具中的最小二乘曲线拟合方法对地闪进行拟合,求出拟合误差最小和拟合效果最好时的α、β值,得出了该地区更为精确的雷电流幅值累积概率计算公式,并利用该地区2013年的雷电流数据对推导出的公式进行了准确性验证.结果表明：正闪的平均雷电流幅值明显大于负闪,而负闪的雷电流幅值分布比正闪的分布相对更集中;正闪的雷电流幅值累积概率的分布曲线比较平缓,而负闪的相对比较陡峭;利用规程公式拟合的曲线与实测值对应的曲线差异较大,而利用IEEE Std和CIGRE推荐公式分别拟合的曲线与实测值对应曲线的变化趋势一致,相比规程公式IEEE Std的误差明显减小;当α=36.04,β=4.349时,拟合误差最小,拟合效果最好,并且发现雷电流I_c在0~150 kA时,拟合误差在-0.025~0.018,当I_c=35 kA时,拟合误差最大,为0.025,当I_c大于150 kA时,拟合误差趋于0.     

基于客观判识的青藏高原横切变线结构及演变特征合成研究

利用1981—2016年6—8月每天4次,分辨率为1°×1°的ERA-Interim再分析资料,基于纬向风的经向切变、纬向风速0线和相对涡度3个参数,在计算机客观自动判识青藏高原横切变线（简称高原横切变线）基础上,选取位于33°—35°N的高原横切变线个例13个,采用合成分析技术,研究了高原横切变线结构及演变特征。表明高原横切变线位于青藏高原主体80°—100°E范围内,在500 hPa呈东西走向、水平尺度近2000 km,垂直方向在高原上空可伸展至480 hPa、厚度可达近2 km。高原横切变线出现的环流背景是:500 hPa高纬度两槽两脊,青藏高原两侧分别为带状分布的西太平洋副热带高压（西太副高）和伊朗高压。在动力场上,高原横切变线走向与500 hPa正涡度带轴线走向一致,切变线附近为带状的涡度正值区和上升运动区,对应于无辐散带,辐散/辐合带分布在高原横切变线北/南侧;高原横切变线附近正涡度带垂直可伸展到350 hPa,上升运动伸展至200 hPa,但高原横切变线仅至480 hPa左右,为浅薄的斜压性天气系统,呈现随高度升高向北倾斜的特征。在水汽热力场上,高原横切变线是水汽汇聚带;高原横切变线附近南侧的600—500 hPa存在高假相当位温中心,具有非常明显的高温、高湿特征。高原横切变线从初始产生到发展强盛再减弱的演变过程中,其生命期近4 d,伴随西太副高西移过程,随着高原横切变线附近正涡度带范围增大、强度增强,高原横切变线发展,干冷空气的侵入导致高原横切变线强度减弱甚至消亡。      

DEVELOPMENT AND ASSESSMENT OF QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATION ALGORITHMS FOR S-, C-, AND X-BAND DUAL-POLARIZATION RADARS BASED ON DISDROMETER DATA FROM THREE REGIONS OF CHINA

The accuracy of quantitative precipitation estimation (QPE) for dual-polarization radars can be improved by using a localized rainfall estimation algorithm derived from the raindrop size distribution (DSD). In the present study, DSDs observed at Suzhou City, Jiangsu province; Yangjiang City, Guangdong province; and Naqu City, Tibet are analyzed during the rainy season together with the corresponding polarimetric variables for the above three regions. Most importantly, these DSD data are used to develop optimal “synthetic” QPE algorithms for S-, C-, and X-band dual-polarization radars, which will be built or upgraded in the three regions. Meanwhile, a new piecewise fitting method (PFM) is proposed. It has been found that the number concentration N(D) of small raindrops (D<1mm) is the highest in Suzhou, while that of larger raindrops (D>1mm) is the highest in Yangjiang. The characteristics of the differential reflectivity (ZDR) and specific differential phase (KDP) are significantly different in the three locations, suggesting that different rainfall estimators are needed for different locations. Further performance assessment of the QPE based on DSD data indicates that the PFM QPE algorithm (LDSD) performs better than the conventional fitting method (CFM), and the localized QPE algorithm can improve the QPE accuracy. Observations from S-band dual-polarization radars and rain gauges in the Southern China Monsoon Rainfall Experiment are implemented to verify the performances of the QPE algorithms proposed in the present study. It is found that compared with non-localized algorithms, the localized LDSD algorithm yields the best results with at least 7.66% and 8.43% reductions in the RMSE and NE, respectively, which implies that while polarimetric variables can reflect DSD characteristics, the localized QPE algorithm remains necessary.     

青藏高原冬春积雪特征及其对我国夏季降水的影响

本文利用国家气象中心提供的逐日地面积雪深度和积雪日数数据,以及NOAA的大气环流再分析资料,通过合成分析等方法,对1961—2013年青藏高原冬春季积雪高原整体、高原东部、高原西部进行了年际和年代际趋势分析,结果表明,青藏高原整体冬、春季积雪的变化趋势一致,雪深呈现"少雪—多雪—少雪—多雪"的变化趋势,积雪日数呈现"少雪—多雪—少雪"的变化趋势。高原东(西)部积雪在20世纪60—70年代均明显增加,20世纪80—90年代均减少,20世纪90年代末东部春季和冬季积雪减少更为显著,而西部地区除了春季积雪日数变化不大,春、冬季积雪雪深和冬季积雪日数均明显增加。其次,对青藏高原东、西部地区多(少)雪年的划分,发现高原东部和西部地区积雪异常年对应的大气环流形势也存在差异。最后,进一步分析了青藏高原不同区域积雪异常年环流形势变化特征及其对我国夏季降水的影响,发现高原东(西)部积雪异常年时我国夏季降水分布存在显著差异,因此,在将高原积雪作为气候预测因子的时候,应当考虑东部和西部积雪异常不同所产生影响的差异。     

训练数据量对 LSTM 网络学习性能影响分析

以雅砻江、岷江和嘉陵江为研究流域,采用K-最近邻（KNN）算法模拟生成130年的气象数据,并采用SWAT模型计算各流域出口水文站的径流过程;然后分别以前5年、10年、20年、40年和80年的降雨和径流数据对网络进行训练,以最后50年数据作为验证。主要结果表明：LSTM网络的学习能力随着神经元数量增加不断提高,但对水文序列数据的学习则存在过拟合严重的问题;增加训练数据量,可以有效地降低LSTM网络过拟合现象。