Impact of 4DVAR assimilation of rainfall data on the simulation of mesoscale precipitation systems in a mei-yu heavy rainfall event

The multi-scale weather systems associated with a mei-yu front and the corresponding heavy precipitation during a particular heavy rainfall event that occurred on 4 5 July 2003 in east China were successfully simulated through rainfall assimilation using the PSU/NCAR non-hydrostatic, mesoscale, numerical model （MM5） and its four-dimensional, variational, data assimilation （4DVAR） system. For this case, the improvement of the process via the 4DVAR rainfall assimilation into the simulation of mesoscale precipitation systems is investigated. With the rainfall assimilation, the convection is triggered at the right location and time, and the evolution and spatial distribution of the mesoscale convective systems （MCSs） are also more correctly simulated. Through the interactions between MCSs and the weather systems at different scales, including the low-level jet and mei-yu front, the simulation of the entire mei-yu weather system is significantly improved, both during the data assimilation window and the subsequent 12-h period. The results suggest that the rainfall assimilation first provides positive impact at the convective scale and the influences are then propagated upscale to the meso- and sub-synoptic scales.
Through a set of sensitive experiments designed to evaluate the impact of different initial variables on the simulation of mei-yu heavy rainfall, it was found that the moisture field and meridional wind had the strongest effect during the convection initialization stage, however, after the convection was fully triggered, all of the variables at the initial condition seemed to have comparable importance.     

基于遥感数据和表层声速的全海深声速剖面反演

海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归（single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r）方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）生成海平面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）、海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。     

利用MODIS/EVI时间序列数据分析干旱对植被的影响

为了分析2006 年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响, 选取该地区多年中分 辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数( EVI) 时间序列数据进行研究, 利用时间序列谐波分析 (HANTS) 算法对EVI 数据进行去云处理, 并根据处理后的结果( 重构的EVI 数据以及HANTS 分 析得到相应频率对应的振幅和相位) , 分析干旱对该地区的影响, 同时结合地面气象数据加以补 充说明。将干旱年份和正常年份对比分析, 结果表明, 处理后的EVI 时间序列数据能较好地反映 干旱对地表植被的影响, 振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。     

区域航磁异常汇编数据的长波成分提取、评价与替换技术

各个国家与地区的航磁异常数据一般均采用多期磁测数据汇编而成,但是由于测量时间跨度较大、各期测量精度与校正参数不一致、以及磁力异常本身的时变性等原因,各期磁力异常数据之间具有系统差异,致使航磁异常汇编数据的长波成分可能存在不可靠性.本文基于二维修正球冠谐分析建模方法与单纯采用卫星磁测数据构建的全球岩石圈磁场模型可靠波段,提出区域航磁异常汇编数据的长波成分提取、评价与替换技术.通过仿真数据测试了本文所提方法的有效性之后,将其应用于澳大利亚第七版航磁异常网格数据,进而采用CM6模型的16～90阶球谐系数解算数据对提取的航磁异常长波成分进行了评价与替换,并通过空区补值与扩边处理,得到了澳大利亚及邻区完整的磁力异常网格数据.最后,采用替换了和未替换长波成分的航磁异常汇编数据,与CHAMP卫星磁测三分量数据联合进行修正球冠谐建模,结果显示,替换了长波成分的航磁异常汇编数据与卫星磁测数据融合效果更好,而由航磁异常汇编数据提取的长波成分与卫星磁测数据存在不相容性或非一致性.仿真测试与实际应用均表明本文所提方法具有可靠性和实用性,值得在区域航磁异常数据汇编中推广应用.     

不同规格化的引潮位展开及其转换

引入完全规格化的缔合勒让德函数,阐述国际上两类不同规格化的引潮位展开,使引潮位函数表达更加简明,大地系数定义更加规范. 由此得到由Doodson规格化与Hartmann & Wenzel规格化之间的转换系数.     

垂向非均匀介质中转换波转换点计算

转换点位置的计算是转换波资料处理中的一个关键问题. 本文提出了分别基于速度随深度线性变化、速度随垂直走时线性变化、慢度随深度线性变化和慢度随垂直走时线性变化四种等效垂向非均匀介质情况下转换点位置的计算方法. 研究了通过速度拟合、走时近似和相似系数谱三种方式选择合适的等效速度方法. 结合理论模型对非均匀介质转换点计算方法、渐进转换点计算方法、Thomsen近似公式和均匀介质解析计算方法的误差进行了分析,结果表明非均匀介质转换点计算方法能更准确地计算转换点位置.     

散乱数据插值的HASM方法

本文运用高精度曲面建模(HASM)方法,研究了空间散乱数据插值算法,并以陕西咸阳彬县大佛寺煤矿区的实测数据为案例,使用交叉统计检验方法比较分析HASM方法与地理信息系统(GIS)领域中常用传统插值方法的空间插值结果。结果表明,HASM方法具有较高的精度。本文还分析了传统常用插值方法的一些统计结果,得出一些结论,这些结论对于使用常用传统GIS空间插值方法的研究者有很好的参考作用。     

"4D"数据在生态环境监测与评价中的应用

本文在阐述由DLG、DRG、DEM和DOM组成的4D产品的信息特征的基础上,深入分析了"4D"数据在生态环境监测与评价中的功能,包括生态环境的快速动态监测、三维生态景观的直观分析和表达、DLM与DCM相结合的生态模拟、多时空尺度的生态环境分析与评价等.并以云南省生态环境监测与评价为例,研究了其在生态环境监测与评价中的技术流程,并通过案例分析,生成了系列生态环境地图.     

地理数据的不确定性研究

目前地理数据不确定性是制约遥感(RS)与地理信息系统(GIS)发展的主要因素之一,直接影响地理数据分析的空间决策支持系统输出的可信度。如何识别、量化、跟踪、减少、可视化表达地理数据不确定性,已引起地理信息科学领域专家的广泛重视,成为3S领域新的研究热点。本文先阐述地理数据不确定性研究的重要性,然后分析地理数据不确定性产生的根源,最后提出开展地理数据不确定性研究的方法及地理数据不确定性的优先研究领域。     

云南边境生态环境数据组织管理研究

生态环境数据合理有效地组织与管理,对于开展区域生态环境研究意义重大。本文首先探讨了生态环境数据组织管理的基本流程。在此基础上,指出生态环境数据分类编码与元数据的规范化,以及生态环境模型的设计是实现生态环境数据组织管理的难点所在。随后,笔者以云南边境地带生态环境数据为例,提出了生态环境数据分类编码与元数据方案。并且在深入剖析生态环境数据特征的基础上,重点研究了生态环境数据的建模方案,提出了生态环境辅助数据模型(EcoADM)。最后,简要介绍了云南边境生态环境数据库管理原型系统的建设。