集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

局地自适应多级模式降水预报

近年来，我国对西北太平洋上的热带气旋的实时业务定位精度有了很大的提高，平均定位误差均在20－30km，美国在同一海区的定位误差也在这一精度水平上。值得注意的是，计算业务定位误差的标准是各国确定的所谓“最佳位置”，然而，该“最佳位置”并不一定能代表实况。事实上，我国和美国的“最佳位置”是有差别的，平均达54．4km，且存在明显的年际变化和地理分布特征。这意味着，我们可能过小地估计了业务定位误差。     

2005年AREM模式汛期试验结果评估分析

AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定,计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分,全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差,及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分,计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差,并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场,以此类推）对比,以此对模式预报效果进行分析、评估,并做出总结,为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定;对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平,但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好;模式对于高空形势场也具有较好的预报能力,对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。     

华北地区跨断层流动形变监测场地优化初探

首先分析了华北地区跨断层流动形变监测场地布测现状及监测效能,继而依据跨断层流动形变测量规范及监测的可控性、均匀性、目的性以及监测场地监测效能等,结合该区域断裂活动及地震活动性研究结果,给出华北地区跨断层流动形变监测场地拟优化布设结果。该优化布设结果消除了华北地区跨断层流动形变网监测地震活动盲区,有助于提高该区跨断层流动形变网监测地震活动能力。     

LSTM在宜昌短期电力负荷预测中的试验应用

利用宜昌市历史气象数据、电力负荷数据以及日期类型数据等建立LSTM网络模型,通过逐步调优试验评估,提出适用于宜昌电力负荷预测的LSTM网络模型方案。利用过去48h的历史气象资料、电力负荷资料以及节假日类型资料对当前时次的电力负荷预测效果最好,平均绝对百分比误差可达到1.79%;对一天24h各时次的负荷进行直接预测时,宜选用过去72h的历史资料及51个隐藏层单元,其预测效果最好,但效果仍远不如对单一时次的预测;利用提出的模型分别对选取的三个个例进行单时次滚动预测及24h直接预测检验,结果显示预测效果均较好,平均MAPE均在2%以内,表明提出的预测模型具有一定的可行性。     

FY2海面温度产品质量检验方法与误差分析

主要介绍了风云二号静止气象卫星海面温度产品的质量检验方法及检验流程,给出了FY2E业务海面温度产品和FY2F海面温度算法的质量检验结果,并从误差统计、反演算法、系统设计等方面分析了目前FY2海面温度产品与国外卫星海面温度产品差异大的原因。现场海面温度质量检验和分析场海面温度交叉检验各有优缺点。现场海面温度质量检验能够对FY2 SST产品给于客观的评价。国外分析场海面温度具有时效性好、全球覆盖且质量均一的优点,分析场海面温度交叉检验能满足FY2 SST质量检验的时效性,是对FY2 SST的相对检验。通过静止卫星海面温度产品质量检验信息可以为产品研发人员和相关用户提供参考。     

A New Strategy for Solving a Class of Constrained Nonlinear Optimization Problems Related to Weather and Climate Predictability

There are three common types of predictability problems in weather and climate, which each involve different constrained nonlinear optimization problems: the lower bound of maximum predictable time, the upper bound of maximum prediction error, and the lower bound of maximum allowable initial error and parameter error. Highly efficient algorithms have been developed to solve the second optimization problem. And this optimization problem can be used in realistic models for weather and climate to study the upper bound of the maximum prediction error. Although a filtering strategy has been adopted to solve the other two problems, direct solutions are very time-consuming even for a very simple model, which therefore limits the applicability of these two predictability problems in realistic models. In this paper, a new strategy is designed to solve these problems, involving the use of the existing highly efficient algorithms for the second predictability problem in particular. Furthermore, a series of comparisons between the older filtering strategy and the new method are performed. It is demonstrated that the new strategy not only outputs the same results as the old one, but is also more computationally efficient. This would suggest that it is possible to study the predictability problems associated with these two nonlinear optimization problems in realistic forecast models of weather or climate.     

雷达VIL在局地强对流天气应用中应注意的几个问题

结合兰州新一代天气雷达的使用情况,介绍了其物理量产品中垂直积分液态含水量(Verti-cally Integrated L iqu id W ater Content,)的理论计算模式,从雷达观测距离对VIL计算的影响、VIL理论模式中的反射率强度和探测高度对VIL计算的影响及VIL在强对流天气识别中受季节变化的影响3方面提出了思考,以期为今后应用VIL识别强对流天气提供参考。     

气象卫星接收天线标校技术及应用

在过去的几十年中,我国气象事业的不断发展,中国风云气象卫星完成了从试验应用型向业务服务性的不断转型,因此对于卫星信号接收天线的可靠性和指向精度要求越来越高。目前用于接收风云系列极轨气象卫星下行信号的天线主要有12m和4.2m天线,其具有动态特性高、波束宽度窄等特点,因此需要在天线安装和运行期间对天线的轴系误差进行精确的标定和校准。本文在传统标校方法的基础上,提出了利用太阳进行的误差标校技术,进一步降低了标校环节的复杂程度,提高了标校精度。     

动态定位自适应滤波解的性质

自适应抗差滤波具有控制观测异常及状态方程信息异常干扰的能力。着重研究自适应滤波解的性质。首先推导了动态自适应滤波与经典Kalman滤波解的解差，继而给出了状态向量估值的数学期望和均方误差，并分析了在自适应因子调控下解的偏差和均方误差的变化规律。由状态解向量的数学期望和均方误差的表达式可以看出，自适应因子能够控制状态异常对状态估值和均方误差的影响。