抗差估计的初值选择

对L1 范估计的平差值和LS估计的平差值作为抗差估计的初值进行了比较 ,指出在 ρ函数是严凸函数时 ,二者无明显的区别。因为LS估计简单且易于计算 ,因此建议用LS估计的平差值作为抗差估计的初值。     

CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究

本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料,驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4.0,CLM4.0）模拟了中国区域1961～2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（National Centers for Environmental Prediction Reanalysis,NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS,AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析,结果表明CLM4.0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征,但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致,与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致;从1961～2010年土壤湿度模拟结果分析得出,各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外,土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主,30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下,CLM4.0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小,湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著,其次是半干旱区和干旱区。     

西南喀斯特地区中层土壤湿度时空变化特征

本文利用中国西南喀斯特区域内该区域内全部31个农业气候站点1991～2013年50cm层土壤湿度(体积含水量)旬资料，应用线性趋势分析、EOF空间分解方法，详细分析其时空演变特征，进一步认识中国西南喀斯特地区土壤湿度的时空演变特征，结果表明:(1)西南喀斯特地区中层土壤湿度多年平均的空间大小及分布具有明显的区域性差异。(2)1991～2013年季节平均中，中层秋季的土壤湿度整体最高，夏季土壤湿度的低值区范围最大，反映了西南喀斯特地区土壤的独特性。(3)中层土壤湿度年际变化有明显的“南升北降”空间分布特征，相应线性趋势分析和EOF的结果也同样印证了这一主要特征。(4)50cm的年际变化较稳定且波动趋势较小；整体的土壤湿度以夏、秋季最高，春、冬季较低。      

前期土壤湿度、海表面温度对中国夏季极端气温的预测能力评估

基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度（Soil Moisture,SM）再分析资料及扩展重建的海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）资料（ERSST）,对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法（Ensemble Canonical Correlation,ECC）,分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期（春、前冬）SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明：1）与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO（Pacific Decadal Oscillation）型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2）交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3）独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。     

东营凹陷牛庄—王家岗区块输导层油气运移初值三维重建方法与应用

输导层油气运移初值的三维重建是衔接排烃史三维模拟和人工智能运聚模拟的模块,是为了解决在排烃史三维模拟之后油气从烃源岩层运移至输导层的路径和数量,同时为人工智能运聚模拟做输烃量的预分配。该方法对于模拟自生自储油气藏和透镜体油气藏具有特别的优势,同时,所提出的方法综合考虑了岩相变化、断层和流体势对油气运移初值三维重建的影响,即通过流体势差值、岩性和断层性质判断油气的运移方向,并根据流体势差值所占比例、岩性和断层性质的差异来分配油气输导的比值。应用该方法在地质体的三维角点网格模型的基础上,对东营凹陷牛庄-王家岗区块进行了输导层油气运移初值的三维重建并获得了较好的模拟结果。模拟结果显示该区块从沙四上亚段沉积末至现今有14.0%的油滞留在烃源岩中,运移出来的油中有98.4%的油向上运移至输导层,0.065%的油向下运移至输导层,1.535%的油侧向运移至输导层。     

抗差估计在变形监测数据处理中的应用

对抗差估计及其迭代初值进行了研究分析,并且针对不同估计方法所得到的迭代初值,利用Matlab对其进行模拟数据实验,对其"抗差性"进行比较,结合模拟结果选取"抗差性"较好的迭代初值进行下一步的抗差估计。最后利用某变形监测数据,同时采用最小二乘法和抗差估计两种方法进行比较,验证了抗差估计对粗差的"抗干扰性"。     

在气象业务现代化建设中的技术装备保障工作

青海省气象技术装备中心负责全省气象装备计划、供应、计量检定和技术保障等工作，承担着全省气象业务现代化建设任务。近几年相继承担了自动气象站、太阳能电站、L波段雷达、自动雨量站、PESS000、土壤湿度水分监测站等现代化项目的建设，并承担了建设后运行技术保障任务。通过现代化项目建设以及运行保障，建立了技术先进、性能良好的监测、检定和检测维修系统，培养了一支技术过硬、素质良好的装备保障队伍，     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

积雪在El Niño影响东亚夏季气候异常中的作用

本文利用1948-2010年Global Land Data Assimilation System（GLDAS）NOAH陆面模式资料、GPCC月平均降水资料和NCAR/NCEP全球月平均再分析资料,采用滤波、距平合成和线性相关等方法,分析了El Niño成熟位相冬季欧亚大陆积雪异常的分布特征,研究了关键区积雪融化对后期春、夏季土壤湿度、土壤温度以及大气环流与降水的影响,揭示了El Niño事件通过关键区积雪储存其强迫信号并影响东亚夏季气候异常的机制和过程.主要结论如下：El Niño成熟阶段冬季伊朗高原、巴尔喀什湖东北部和青藏高原南麓区域是雪深异常的三个关键区,这些区域的雪深、雪融和土壤湿度有明显的正相关;这三个关键区雪深异常通过春季融雪将冬季El Niño信号传递给春、夏季局地土壤湿度,通过减少感热通量和增加潜热通量对大气环流产生影响;春末夏初伊朗高原土壤湿度异常对东亚夏季气候异常的影响最大,其引起的降水异常与El Niño次年夏季降水异常分布基本一致,春夏季青藏高原南麓和巴尔喀什湖附近土壤湿度也都明显增加,均会对中国华北降水增加有显著正贡献.总之,在利用El Niño事件研究和预测东亚夏季气候异常时,还应考虑关键区雪深异常对El Niño信号的存储和调制作用.     

基于雷达回波最大重叠率的一种临近降水预报方法

基于天气雷达的临近降水预报是雷达短时预报业务系统的重要组成部分,本文在回顾雷达临近降水预报技术发展的基础上,充分考虑新一代天气雷达高时间、空间分辨率的优点,提出两个相邻时刻雷达回波具有最大重叠率的移向、移速是与降水系统整体的移向、移速密切相关的论点,再用此移向、移速对当前雷达回波进行平移,最后采用九点平均的回波生消模型...