星载GPS伪距多路径误差与观测噪声对自主定轨的影响分析

对搭载美国BlackJack接收机的CHAMP/GRACE-A/Jason-2卫星和搭载国产接收机的HY2A/ZY3/TH1卫星的星载GPS数据的伪距多路径误差与观测噪声进行了研究,重点分析了国产接收机伪距多路径误差的变化特性,并研究了多路径误差与观测噪声对星载GPS自主定轨的影响。结果表明:国产接收机的C/A码与P1码伪距观测精度要整体差于美国的BlackJack接收机,而P2码伪距观测精度要整体优于BlackJack接收机;国产接收机P1码伪距受多路径效应影响较大,其多路径误差随高度角减小存在单调递增的变化趋势,其中HY2A、ZY3与TH1卫星的多路径误差最大分别可达3.6 m、1.8 m与0.7 m;这种单调递增变化的多路径误差会导致星载GPS自主定轨位置结果在径向与切向产生系统性偏差。     

多GNSS系统精密定轨ISB/IFB估计及特性分析

多全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）系统联合精密定轨需要考虑系统间及频率间偏差的影响。推导了多GNSS定轨系统间偏差（inter system bias,ISB）/频率间偏差（inter frequency bias,IFB）解算模型,以GPS系统硬件延迟为基准,给出了一种消除ISB/IFB秩亏的约束方法。试验数据结果表明,各系统ISB/IFB均表现出良好的稳定性及同一系统各卫星时间序列的一致性,BDS ISB的标准差为0.36 ns,Galileo ISB的标准差为0.18 ns,GLONASS IFB的标准差为0.51 ns;在接收机类型相同的情况下,不同跟踪站的ISB比较接近,但仍可达到ns级差异;GLONASS IFB在同一跟踪站相同频道号的卫星及不同跟踪站相同频道号卫星均表现出了良好的一致性。     

江西省山地风场风速订正方法研究

利用气象站、探空及NASA再分析资料,对江西省4县山地风场的12座测风塔风速进行订正研究。研究结果表明:测风塔与气象站风速数据相关性较低,相关系数一般远小于0.45;测风塔与探空资料的风速相关系数可达到0.6以上,最高可达到0.8;NASA再分析资料可以作为江西山地风场风速订正参证数据,其与测风塔风速数据相关性较高,相关系数可达到0.54～0.77,大多数测风塔相关系数可达0.7左右。海拔高度小于1000 m的测风塔与NASA 50 m风速的相关系数明显高于其与NASA 850 hPa风速的相关系数,高度为1000—1200 m的测风塔与NASA 50 m风速和与NASA 850 hPa风速的相关系数相差不明显,高度大于1200 m的测风塔与NASA 850 hPa风速的相关系数明显大于其与NASA 50 m风速的相关系数。比值法订正效果略好于线性回归法的,订正后的风功率密度总体偏大。     

中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。     

气候系统模式FGOALS模拟的南亚夏季风：偏差和原因分析

本文通过与观测和再分析资料的对比,评估了LASG/IAP发展的气候系统模式FGOALS的两个版本FGOALS-g2和FGOALS-s2对南亚夏季风的气候态和年际变率的模拟能力,并使用水汽收支方程诊断,研究了造成降水模拟偏差的原因。结果表明,两个模式夏季气候态降水均在陆地季风槽内偏少,印度半岛附近海域偏多,在降水年循环中表现为夏季北侧辐合带北推范围不足。FGOALS-g2中赤道印度洋"东西型"海温偏差导致模拟的东赤道印度洋海上辐合带偏弱,而FGOALS-s2中印度洋"南北型"海温偏差导致模拟的海上辐合带偏向西南。水汽收支分析表明,两个模式中气候态夏季风降水的模拟偏差主要来自于整层积分的水汽通量,尤其是垂直动力平流项的模拟偏差。一方面,夏季阿拉伯海和孟加拉湾的海温偏冷而赤道西印度洋海温偏暖,造成向印度半岛的水汽输送偏少;另一方面,对流层温度偏冷,冷中心位于印度半岛北部对流层上层,同时季风槽内总云量偏少,云长波辐射效应偏弱,对流层经向温度梯度偏弱以及大气湿静力稳定度偏强引起的下沉异常造成陆地季风槽内降水偏少。在年际变率上,观测中南亚夏季风环流和降水指数与Ni?o3.4指数存在负相关关系,但FGOALS两个版本模式均存在较大偏差。两个模式中与ENSO暖事件相关的沃克环流异常下沉支和对应的负降水异常西移至赤道以南的热带中西印度洋,沿赤道非对称的加热异常令两个模式中越赤道环流季风增强,导致印度半岛南部产生正降水异常。ENSO相关的沃克环流异常下沉支及其对应的负降水异常偏西与两个模式对热带南印度洋气候态降水的模拟偏差有关。研究结果表明,若要提高FGOALS两个版本模式对南亚夏季风气候态模拟技巧,需减小耦合模式对印度洋海温、对流层温度及云的模拟偏差;若要提高南亚夏季风和ENSO相关性模拟技巧需要提高模式对热带印度洋气候态降水以及与ENSO相关的环流异常的模拟能力。     

四川地区多模式2m温度预报性能分析及集成方法研究

本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。     

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

我国无缝隙精细化网格天气预报技术进展与挑战

本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0～4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。