边界层温度廓线遥感反演的本地化改进研究

采用MODIS资料和美国发展的MODIS大气温、湿度廓线统计反演算法,估算大气温度、湿度廓线作为初始场,应用101层快速透过率模式(PFAAST)估算了大气透过率,并采用Newton非线性迭代算法反演中国西北荒漠戈壁地区大气温度廓线。结果表明:该方法对边界层高度及以上部分的大气温度反演得比较好,误差基本都在2 K范围内,边界层范围内的温度反演误差较大,反演误差与气溶胶光学厚度增量和地表温度估算误差呈显著正相关关系,与大气水汽混合比的关系较差。文中从敏感性试验和理论分析角度阐述了地表温度和气溶胶光学厚度估算误差对大气温度反演误差的影响,发现不同光谱波段的地表温度权重均随地表温度的增加有不同程度增加,地表温度反演误差增加将增加地表温度权重,提高地表温度估算误差有助于提高地表温度权重的精度;荒漠戈壁地区大气边界层中气溶胶浓度较高,光学厚度较大,使边界层大气透过率降低,进而降低卫星红外遥感波段的地表温度权重和空气温度权重。由于该模式没有很好地考虑边界层中沙尘气溶胶的影响,使卫星反演的大气透过率偏高,以至于高估地表温度权重和大气温度权重,使得反演的表面温度和空气温度偏低。该研究结合太阳光度计获得的光学厚度资料,采用统计方法对气溶胶效应引起的大气透过率误差和表面温度估算误差进行校正,并对物理算法进行本地化改进,实现了边界层温度廓线的反演。     

CO2 Flux Estimation by Different Regression Methods from an Alpine Meadow on the Qinghai-Tibetan Plateau

CO2 efflux was estimated using different regression methods in static chamber observation from an alpine meadow on the Qinghai-Tibetan Plateau. The CO2 efflux showed a seasonal pattern, with the maximun flux occurring in the middle of July. The temperature sensitivity of CO2 efflux (Q10> was 3.9, which was at the high end of the range of global values. CO2 emissions calculated by linear and nonlinear regression were significantly different (p<0.05). Compared with the linear regression, CO2 emissions calculated by exponential regression and quadratic regression were 12.7% and 11.2% larger, respectively. However, there were no significant differences in temperature sensitivity values estimated by the three methods. In the entire growing season, the CO2 efflux estimated by linear regression may be underestimated by up to 25% compared to the real CO2 efflux. Consequently, great caution should be taken when using published flux data obtained by linear regression of static chamber observations to estimate the regional CO2 flux in alpine meadows on the Qinghai-Tibetan Plateau.     

风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法评估

利用兴义新一代多普勒天气雷达复合体扫资料及WSR-88D提供的风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法对2007-2008年发生在贵州省黔西南地区的40次天气过程个例进行验证、分析,分别从单体识别、单体跟踪评估、单体位置预报、单体算法评估效果与季节关系分析、单体算法评估效果与距离关系分析、冰雹暴雨评估对比分析6个方面进行评估、分析。在充分考虑了当地地理环境、气候背景的前提下对算法评估不太理想的情况进行了误差分析,并进行了算法补偿,提出了解决的办法,一是降低识别阈值,将SCIT的7个反射率阈值降低一个等级,二是提取反射率因子垂直梯度,用上述两个改进方法对2007-2008年的40次天气过程重新进行评估,并与算法改进前的评估效果进行对比检验,结果表明,算法改进后评估效果有所提高。     

中国区域秋季旱涝特征预测

利用国家气候中心综合气象干旱指数(CI),以干旱日数为预报对象,以前期500 hPa高度场为预报因子,结合最优子集回归(OSR)方法建立回归预报模型,对1971-2007年期间中国区域秋季干旱形势进行交叉检验预报。针对秋季华西秋雨与华南干旱特征,分别建立以华西洪涝站数与华南干旱站数为预报对象的预报模型,研究OSR方法的预报技巧。研究表明:OSR预报方法对秋季中国区域的干旱日数具有较高的预报技巧,距平相关系数(ACC)在全国大部地区均通过α=0.05的显著性水平检验,中国东部地区整体预报水平高于西部地区,ACC在中国区域平均达到0.45。对于秋季华西洪涝站数与华南干旱站数,OSR方法也体现出较好的预报能力,ACC分别达到0.71和0.55。此外,对华南区域干旱站数的独立预报检验表明,模型能较好地预报出2003-2007年秋季华南地区偏旱的趋势,但对干旱范围的预报有所低估。     

基于多雷达三维插值格点强冰雹诊断因子的强冰雹识别方法

为解决单部雷达强冰雹识别产品在雷达的探测范围、雷达的静锥区以及与基于格点的近风暴环境因子的融合上存在局限性的问题,本文建立了雷达反射率因子的三维局部空间插值及多部雷达拼图方法;类似于SCIT算法的风暴单体的VIL及SHI等冰雹识别参数的计算,基于多部雷达三维插值拼图数据集,实现了格点VIL、SHI、POH和POSH等算法,建立了基于三维格点的多部雷达强冰雹识别参数因子、风暴数值模拟的近风暴环境因子(0°层及-20°层高度)为识别参数的冰雹识别算法。为确定适合于贵州地区的冰雹识别阈值,使用贵州504个防雹炮点的冰雹观测资料及贵州2005年和2006年8次贵阳、遵义雷达站冰雹个例观测资料,建立了冰雹算法校验数据库;通过对降雹校验数据库的统计分析,建立了适于贵州地区VOD与冻结层高度统计关系式,确立了VIL密度产品的强冰雹判别阈值,并通过对WTSM的调整,改进了原来的POSH算法,在贵州西北部到中部一线的一次强冰雹过程中对强降雹区的识别效果较好。     

基于EPGA的FIR滤波器设计与仿真

介绍了数字滤波器理论及其常见实 现方法的基础,提出了一种基于EPGA的高效实现方案''该方案采用对称结构,加法、乘法运算和级联技术,利EPGA 芯片Maxplus软件对该方案进行了仿 真验证。结果表明基于EPGA的实现方案速度快、实时性好%节省硬件资源,具有重要的工程应用价值。     

陕西飞机人工增雨效果统计检验方法研究

应用针对陕西省飞机人工增雨作业特点设计的区域回归统计方案,对2002、2003、2006年春、秋季飞机增雨分别进行效果分析,结果表明:春季11架次08?20时平均增雨量1.6 mm,作业后3 h平均增雨量0.3 mm;秋季13架次08?20时平均增雨量3.6 mm,作业后3 h平均增雨量1.3 mm;通过成对试验符号秩和检验,显著性水平均优于5%,表明作业效果显著;分析结果说明了统计方案的可行性。基于该区域回归统计方案开发的飞机增雨效果评估系统,实现对增雨效果的及时、客观、定量评估。     

陕西果业基地伏旱指数及其预报方法

选取陕西苹果(梨)生产基地县中生态环境、气候特点与苹果(梨)产业发展水平具有代表性的10个台站,近40 a(1969—2008年)伏期降水量和无降水日数资料,设计并计算其伏旱指数。将伏旱指数分成强、偏强、中等、偏弱和弱五个等级,并用典型k阶自回归AR(k)预测模式进行独立样本预测试验。结果表明:伏旱指数能够较客观地反映基地县的伏旱强度,且伏旱指数的时空分布特征差异较大。这与这些基地县所处纬度、海拔高度、生态环境和气候背景的差异有关。典型k阶自回归预测模式预测准确及基本准确率在70%左右,预报效果尚好,具有实用价值。     

粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验

支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。     

Ternary forecast of heavy snowfall in the Honam area,Korea

The objective of this study is to improve the statistical modeling for the ternary forecast of heavy snowfall in the Honam area in Korea. The ternary forecast of heavy snowfall consists of one of three values, 0 for less than 50 mm, 1 for an advisory (50–150 mm), and 2 for a warning (more than 150 mm). For our study, the observed daily snow amounts and the numerical model outputs for 45 synoptic factors at 17 stations in the Honam area during 5 years (2001 to 2005) are used as observations and potential pre...