L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。     

2017年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2017年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验,结果表明：三个模式对欧亚中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,能较准确地反映出欧亚地区中高纬大尺度环流形势的演变和调整,表现出较好的中期预报能力。ECMWF和T639模式在中期时效能够较好地对副热带高压的南北摆动和东西移动趋势进行预报,其中ECMWF的预报偏差更小且模式对于盛夏副热带高压西伸脊点的预报优于初夏。ECMWF和T639模式对全国大部分地区温度预报偏低,ECMWF模式的预报效果最好,而JP模式温度预报偏差相对较大,各模式对温度的升降波动预报较为准确。对强台风天鸽,三个模式对台风强度的预报均偏弱,其中ECMWF模式相对更准确地把握了台风的强度变化和移动路径,综合预报效果最好。     

6月份格陵兰海冰异常对黄河中上游7月份旱涝的影响

通过北极4个区的海水DQ%指数和全国160站7月份降水关系的诊断分析指出,6月份格陵兰海冰异常与黄河中上游7月份旱涝存在着明显的联系,6月份格陵兰海冰少(多)时,黄河中上游7月份易涝（旱）。产生这种联系的物理机制是6月份格陵兰海冰异常影响7月份欧亚大气环流,导致黄河中上游7月份降水产生异常。通过对相关场进行显著性检验,确认了6月份格陵兰海冰异常与黄河中上游7月份旱涝联系在统计上的可靠性。同时发现,有时随机数序列与气象要素场的相关场会达到很高的显著水平,而且这种相关场中的显著相关区的分布并不是杂乱无章的,而是成片分布的。这项工作指出了把对相关场的显著性检验与相关场成因的物理机制分析相结合的必要性。     

中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定.     

我国无缝隙精细化网格天气预报技术进展与挑战

本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0～4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。     

怀化一次非典型性地面暖倒槽锋生型暴雨预报失误分析

利用常规探测资料、地面加密自动气象站和NCEP 1°×1°逐6 h再分析资料对2018年5月25-27日怀化一次地面暖倒槽锋生型暴雨过程及其预报进行分析.结果表明:此过程分为两个阶段,暖区暴雨阶段,怀化上空700 hPa及以下层次为一致的偏南急流,地面暖倒槽发展,在地面辐合线附近和低层急流出口处的风速辐合区,强降雨发生...     

金沙江流域降水和径流时空演变的非一致性分析

基于金沙江流域1966~2010年降水和径流资料,采用单变量Mann-Kendall(MK)趋势分析法、突变检验法和多变量MK法对金沙江流域近几十年来的降水和径流变化进行了非一致性分析。结果表明:金沙江流域年降水和年径流整体呈上升趋势,特别是从20世纪90年代之后增大趋势较为明显。其中金沙江流域中游以上区域的年降水通过显著性检验,上升趋势较为明显,而各个水文站点的年径流均未通过显著性检验,仅存在微弱的上升趋势。中游攀枝花站集水区域的面平均年降水趋势存在突变点,在1997年之后显著增加,而其年径流则不存在突变点,其他站点面平均年降水和年径流趋势都不存在突变。此外,中游龙街站集水区域的面平均年降水和年径流通过多变量MK显著性检验,表明龙街站降水和径流联合变量呈显著增加趋势。     

基于广义极值分布的设计波高推算

简介了广义极值分布函数及其3种参数估计方法,包括极大似然(ML)、线性矩(LM)和间隔最大积(MPS)估计的计算方法。使用广义极值分布函数推算了北部湾涠洲岛海域3个波向的年波高极值序列设计波高,并与Weibull分布、Gumbel分布和皮尔逊Ⅲ型分布的推算结果加以对比。分析表明,涠洲岛海域极值波高服从于广义极值Ⅲ型分布,拟合优度检验结果表明广义极值分布能更好地拟合极值波高;MPS方法是一种优良的参数估计法,推算的设计波高可作为海岸环境工程设计的首要参考值。     

MODIS数据自适应火点检测的改进算法

在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想.     

数值预报产品南宁24h降水预报检验

运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。