GRAPES模式中高精度正定保形物质平流方案的研究Ⅰ:理论方案设计与理想试验

平流计算的精度对数值模式的结果有着重要影响.如何在半拉格朗日模式中发展高阶精度的标量平流计算方案是提高半拉格朗日数值模式精度的重要问题.文中采用计算流体力学中一个新的高精度正定保形的物质平流方案,通过映射单元格方法将其与半拉格朗日模式结合起来,既保留了半拉格朗日时间积分方案中积分时间步长大、计算效率高的特点,又发挥新方...     

相变修正方案在GRAPES模式标量平流中的应用

如何更好地模拟水物质的空间分布和小尺度变化,对于数值天气预报效果的改进,特别是对于更好地模拟降水过程,具有重要的意义.计算机的飞速发展使数值模式的分辨率不断提高,云的显式计算成为可能,这样就要求水物质在平流的过程中必须要做到高精度、守恒、保形.水物质场是正定标量的场,具有空间和时间变化幅度大、存在强梯度甚至不连续的特点,水物质场的合理模拟一直是数值预报中的一个难题.GRAPES模式中的标量平流方案采用PRM分段有理函数方法,比较好地解决了该半拉格朗日模式中水物质平流的高精度、守恒、保形问题,但是当有凝结潜热发生时,由于半拉格朗日平流方案求解上游点时的插值,在云边缘区域会造成虚假的云水,进而导致不合理的相变过程.为了解决以上问题,本研究在GRAPES模式中PRM平流方案的案础上,加入了非线性半拉格朗日相变潜热的修正方案,旨在改进GRAPES模式对水物质平流问题的模拟,提高降水的预报效果.该研究通过理想试验,验证了非线性半拉格朗口相变修正方案可以有效地限制云边缘由于半拉格朗日平流方案插值产生的虚假柑变;然后将该方案加入GRAPES模式的PRM水物质平流方案中,通过实际个例模拟验证了加入非线性半拉格朗日方案以后,模式可以更好地模拟水物质的平流过程,且对云中热力场及水物质分布地模拟更加合理,同时预报出的雨带中心区与实况更加符合.     

多普勒雷达资料在暴雨临近预报中的应用

强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨天气是造成洪涝灾害最主要的降水天气系统。以广州雷达和梅州雷达的拼图资料以及温州单站雷达资料为基础, 讨论了TREC方法中时间步长、网格大小及雨强阈值等参数变化对跟踪结果的影响, 并对TREC矢量场进行了平滑处理, 这在一定程度上减少了TREC矢量场中由于地物回波和回波梯度变化造成的一些明显错误的矢量, 得到较为连续的矢量场, 并将得到的矢量场用于暴雨的临近预报。个例分析及预报结果的验证表明:通过选择合适的参数, 雨强CAPPI、反射率因子CAPPI和CR 3种资料得到的TREC矢量场一致性好, 能够反映我国的强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨的移动方向。CR资料的外推预报结果稍差于其他两者, 3种资料预报的准确性都随着预报时间的递增而降低, 对连续时刻的TREC矢量进行拟合, 有助于提高预报准确率。TREC方法对于结构比较复杂、不易识别的台风暴雨等灾害性暴雨天气, 在预警方面具有一定应用价值。     

一种改进的循环神经网络雷达图像外推算法

临近强降水预报目的是预测未来两小时内局地降水强度的分布,准确的外推雷达图像可以为临近强降水预报提供准确的时空参考数据。近两年循环神经网络模型应用于天气雷达回波图象外推得到了较好的结果。本文基于分析现有ConvLSTM和TrajGRU模型的基础上,从输入雷达数据层数和修改模型损失函数两个方面对循环神经网络外推模型进行改进,并对业务上的雷达图象序列和竞赛雷达图象序列进行试验。试验结果表明,改进的外推模型能更好地捕捉时空相关性,具有更精确的外推效果。     

浅水波模式半拉格朗日方法的并行研究

该文研究的问题是分布式并行计算机消息传递方式下半拉格朗日并行算法, 重点研究二维浅水波并行模式中有关子区域过渡带(HALO)的问题和有关求解赫姆霍兹方程的并行算法。进行了一系列的对比试验, 研究在不同分辨率下模式的并行效率的问题。结果表明:采用分区域并行计算的方法, 可得到较好的并行效率。模式中使用半拉格朗日方法处理平流项是有利的, 在分辨率高时, 可有效地提高计算速度。     

基于多参数正则化的空间坐标转换功能与改精度分析

三维坐标转换广泛应用于测绘内业计算中,其转换参数直接影响到转换点的精度.采用Bursa模型通过3个以上的公共点利用最小二乘法求取转换参数时,其中的系数矩阵严重病态,使求得的转换参数在公共点范围之外并不可靠.提出了基于Morozov偏差原理的Tikhonov正则化方法,考虑平移量、旋转角和尺度的多正则化参数的计算模型.模拟实验精度分析表明:多参数正则化求得的转换参数较最小二乘和单参数正则化,可以更好地提高外推精度和稳定性.     

有效厚度拟合定量恢复原始地层超覆点位置

地层超覆点的迁移是层序地层分析和海平面变化曲线编制的重要依据。受构造抬升、海平面下降或二者共同作用影响,地层超覆点在沉积后常被剥蚀。如何恢复其原始沉积时的位置,至今尚无定量方法提出。基于地层厚度自盆地边缘向盆地中心依次增大,或先增大、后减小的分布特点,采用指数与线性相结合的分段函数模型,利用未剥蚀区地层厚度数据拟合外推恢复原始地层超覆点位置。该方法适用于被动大陆边缘、大型三角洲沉积区及坳陷型盆地,应用于巽他陆架晚新生代地层分析,取得满意效果.     

低温热液成矿作用中铊有机络合物搬运形式的研究

文章依据等库伦反应外推原理,计算了铊的醋酸(TlAc0)、柠檬酸(TlCit2-)、苹果酸(TlMal-)、草酸(TlOx-)及琥珀酸(TlSuc-)络合物在25～100℃之间的稳定常数。将这些稳定常数输入EQ3/6的DATA0.SUP热力学数据库后,在75℃和100℃温度条件下,对铊的诸物种于低温热液中在不同pH值条件下的分配进行了计算。计算表明,在中性及偏碱性条件下,在75℃还原环境中,自由铊离子(Tl+)所占比例约为55%,TlHS0约占10%,而其余则为铊的有机络合物,并以铊的柠檬酸络合物占绝对优势。在75℃氧化环境中,自由铊离子约占55%,而铊的有机络合物则为45%左右。在100℃还原环境中,自由铊离子所占比例约为20%,TlHS0约占20%,其余则为铊的有机络合物。在100℃氧化环境中,自由铊离子所占比例约为30%,其余则为铊的有机络合物。因而笔者认为,铊的有机络合物,尤其是铊的柠檬酸络合物,在低温热液中对于铊的溶解及搬运起着重要的作用。     

基于时空图卷积的强对流降水临近预报研究

降水临近预报对于强对流天气的预报具有重要的支撑作用。气象业务中主要采用雷达回波外推方法解决此问题。然而,现有方法通常缺乏从序列雷达数据中有效学习的能力,导致预测精度不佳。为了解决这一问题,本文提出了一种改进的时空图卷积模型ASTGCN(A Spatio-Temporal Graph Convolution Neural Network)用于强对流降水的临近预报。利用时空图卷积网络,有效地捕获相邻雷达帧之间的时间依赖性。此外,利用注意力机制和自动编码器来增强模型捕获时空相关性的能力。结果表明,该模型可以从数据中发现隐藏的图结构,从而捕获隐藏的空间关系。与现有模型(Transformer)相比,该模型的临界成功指数(CSI)提高了28%,表明其在强对流降水临近预报方面具有优越的性能。     

波阻抗映射法外推

首先介绍了自适应滤波的方法和波阻抗映射法外推的基本原理．在小反射系数的假设条件下推导了对数波阻抗和地震道之间近似为线性映射的关系,应用自适应滤波的方法可以实现这种映射．实际资料的试算结果表明,该方法能够提供分辨率明显高于常规方法的波阻抗或层速度剖面,并与测井资料较吻合．因此,它作为测井约束反演的补充手段,是一种可用于开发地震的新方法．最后讨论了映射法波阻抗反演的局限性．