一种改进的Delaunay三角化算法研究

Delaunay三角化在诸多应用领域具有极其广泛用途,也一直是计算机图形图像学和科学计算可视化技术的重要研究内容。针对二维约束Delaunay三角化问题,提出一种快速生成算法。该算法首先建立环形矩形,分环分治平面散乱点;然后依据Delaunay三角形的性质,从外环到内环分治逐步插入新点,一环插入完毕后,整理有效Delaunay三角形;依次循环快速生成二维约束Delaunay三角网格。本算法计算过程简单,计算效率高,程序编写十分容易无需复杂的递归过程,技巧性地解决了二维约束Delaunay三角化问题。实例证明,该算法具有较好的应用效果。     

逆气压改正对卫星测高数据反演潮汐参数的影响

定量分析了逆气压改正对各主分潮潮汐参数反演的影响。结果表明,逆气压改正对Sa的反演结果影响最大,在Sa的实际振幅中,气压变化的平均贡献比率为42%,气压变化使Sa的迟角减小了约27°,而对其他主分潮的影响可忽略不计。建议在应用卫星测高数据时,不加逆气压改正,但在数据处理时,需加Sa分潮的改正。     

气象遥感资料变分校准方案改进及应用试验

针对常见气象遥感资料变分校准方案的不足，提出了一个改进方案。该方案不需要将校准参照量插值到遥测资料的格点上，既避免了对稀疏的校正参照量进行客观分析的困难，也避免了校正参照量稀缺区域不准确插值分析带来的不利影响，使遥感资料的整体偏差得到修订的同时，能够更好地保持遥测资料的空间分布形态不变。利用国家卫星气象中心通过9210下发的ATOVS反演产品进行了试验，结果表明改进方案校准效果好；并将校准后的ATOVS反演资料用于Grapes三维变分同化系统，应用试验表明校准后的ATOVS反演资料在三维变分同化系统中具有应用价值。     

自动气象站业务运行中应注意的问题

分析了自动气象站运行过程中出现的一些问题的原因,并提出了处理方法.     

Study on the Variational Assimilation Technique for the Retrieval of Wind Fields from Doppler Radar Data

This paper introduces a variational assimilation technique for the retrieval of wind fields from Doppler radar data. The assimilated information included both the radial velocity (RV) and the movement of radar echo. In this assimilation technique, the key is transforming the movement of radar echo to a new radar measuring variable- "apparent velocity" (AV). Thus, the information of wind is added, and the indeterminacy of recovering two-dimensional wind only by AV was overcome effectively by combining RV with AV. By means of CMA GRAPES-3Dvar and CINRAD data, some experiments were performed. The results show that the method of retrieval of wind fields is useful in obtaining the construction of the weather system.     

气象等值线矢量分析方法

气象等值线图应用广泛，以Bowyer-Watson算法的思想为基础，对已有等值线生成方法进行了优化和改进，实现了由任意离散点生成Delaunay三角网格的算法，讨论了等值线自动生成与追踪技术及等值线平滑方法的原理、不同方法间的优劣性，解决了等值线曲线化后拓扑关系的保持问题，提出了等值线端点向边界延伸的方法，探讨了等值线的填充方法，很好地解决了三角网格等值线绘制技术中的难点问题，大大提高了三角网格等值线绘制的速度和质量，最终通过编程实现了快速、客现、便捷、美观的气象等值线的给制，达到了等值线的自动分析、生成、输出的业务化需求。     

自动气象站业务运行中应注意的问题

分析了自动气象站运行过程中出现的一些问题的原因,并提出了处理方法。     

超级终端在自动站维护中的应用

利用Windows操作系统中的超级终端检测、判断自动站采集器的状态，同时可对已缺测的正点数据进行补救。     

基于人工神经网络的区域地质灾害危险性预测评价

地质灾害危险性预测评价的准确性,主要取决于基础资料的可靠性和数学模型的合理性。论文结合工程实例,尝试用人工神经网络方法(改进的神经网络BP模型)对区域地质灾害危险性预测进行评价研究。然后与目前常用的方法(如层次分析法、信息量法和模糊综合评判法等)所得出的结果相比较。结果表明,运用人工神经网络方法对区域地质灾害危险性预测评价相对常用方法更准确、可靠,具有一定的实用意义及推广价值。     

基于不规则三角网（TIN）数模建构的优化算法

本文分析了基于不规则三角网（TIN）的存贮结构，并以此结构为基础的三角剖分的优化算法。