GRAPES区域集合预报系统模式不确定性的随机扰动技术研究

为进一步描述GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Me—soscale Ensemble Prediction System,GRAPES—MEPS)中GRAPES—Meso模式的不确定性特征,本研究在GRAPES—MEPS系统中引人了模式物理参数化倾向随机扰动方案(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT),随机扰动型的产生是基于-阶马尔科夫链,其具有时间相关性特征,并服从正态分布,另外经过谱展开随机场具有空间结构特征,在水平结构上较平滑和连续。本文开展了基于SPPT方案的GRAPES—MEPS集合预报试验,针对SPPT方案中随机场的扰动幅度和时间相关尺度参数开展了一系列敏感性试验,并对试验结果进行了较全面的集合预报客观检验,此外,针对一次强降水过程,分析了SPPT方案对降水预报的影响。试验结果表明,引入SPPT方案能在一定程度上提高GRAPES—MEPS系统的预报技巧,降低系统的漏报率;且能显著改进预报后期大雨量级降水的预报技巧。通过敏感性试验发现,对于GRAPES—MEPS系统,SPPT方案的效果与随机扰动场幅度的范围,及扰动场的时间相关尺度选择相关,需经过敏感性试验确定出较适合的参数。     

基于集合预报系统的日最高和最低气温预报

根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高（低）气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高（低）气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃（1℃）范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。      

中国气象局S2S数据归档中心设计及关键技术

中国气象局S2S（Sub-seasonal to Seasonal）数据归档中心建设是中国气象局承担世界气象组织（WMO）的世界天气研究计划（WWRP）和世界气候研究计划（WCRP）任务,由国家气象信息中心负责设计和实现。该文介绍了S2S数据归档中心建设中涉及的数据交换、数据检查及处理、数据归档存储及数据服务门户全流程系统设计和实现。针对各业务中心生产的S2S数据配置差异较大造成数据交换、同步较难这一问题,采用基于FTP（file transfer protocol）的数据推送和基于ECMWF（European Center for Medium-range Weather Forecasts）WebAPI主动数据下载相结合的方式,说明数据交换、同步方法和策略。由于S2S数据量巨大难以高效管理服务,已设计统一的数据组织形式和存储规则,实现根据数据检索条件解析获取数据存储位置,提供便捷的数据检索下载服务。自2015年11月15日中国气象局S2S数据门户系统对外开放,目前数据门户系统已有超过18个国家的300个用户注册并下载数据。     

雷达资料同化对2015年台风彩虹数值模拟改进

基于WRF中尺度模式,采用集合卡尔曼滤波方法同化中国岸基多普勒天气雷达径向速度资料,对2015年登陆台风彩虹（1522）进行数值试验。从台风强度、路径、结构等方面验证了同化效果,并对不同区域雷达观测资料的同化敏感性进行讨论。试验结果表明:在同化窗内同化分析场台风位置误差相比未同化平均减小15 km,最多时刻减小38 km,同化资料时次越多,确定性预报路径误差越小。同化雷达资料后较好地反映出台风彩虹（1522）近海加强过程,台风中心最低气压同化分析和预报误差相比未同化最大减小超过25 hPa,台风眼的尺度、眼墙处对流非对称结构相比未同化与观测更加接近。试验还表明:台风内核100 km范围内的雷达观测对同化效果影响最大,仅同化这部分资料（约占总量的20%）各方面效果与同化全部资料相近,而仅同化100 km以外资料效果明显不及同化所有资料。仅同化台风内核雷达观测资料可以在不影响同化效果的前提下,使集合同化计算机时减小为原来的1/3,该策略可为台风实际业务预报提供一定参考。     

侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法

针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。     

线性最小二乘问题解流形的逼近性

研究两个线性最小二乘问题解流形之间的逼近性。所得结果可看作普通最小二乘问题扰动理论的继续。推广了若干已有结论。     

在集合套的一类新的落影方式下的表现定理

本文给出了一类新的集合套的落影方式和表现定理,它是文献(2)、(4)、(5)中研究的有关问题的继续。作者推广了文献(2)的结果和给出了不同于文献(2)的证明方法。     

变性水团隶属函数的椭圆拟合法

应用模糊子集的概念描述浅海区变性水团。讨论了变性水团的隶属函数在θ—s图解上“落影”的形式。文中给出用椭圆拟合法建立隶属函数的实例。     

基于可靠性集合平均方法的全球1.5/2.0℃变暖下中国极端气候的未来预估

全球变暖下我国气候响应的研究对进一步预估我国未来气候变化相关风险及制定适应和减缓政策具有重要意义。利用第六次耦合模式比较计划中25个全球气候模式的模拟结果,评估比较了各种可靠性集合加权方案对中国区域气候的模拟性能,基于表现最好的可靠性集合平均方案预估了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下中国极端气候指数在全球增暖1.5和2.0℃下的未来变化。结果表明,改进的可靠性集合方案模拟中国气候指数表现最好,与观测的偏差最小。未来中国区域温度明显增加,极端温度的增幅强于平均温度,极端降水整体也增加,且SSP5-8.5情景下增幅略强于SSP2-4.5情景。SSP5-8.5情景下,中国区域平均温度、最高温和最低温在全球增暖1.5(2.0℃)下较1995—2014年分别增加了1.11、1.18和1.31℃(1.88、1.98和2.14℃),总降水和强降水分别增加了5.6%和14.4%(10.5%和25.7%)。中国北方和青藏高原部分区域为增温的大值区,中国西部为降水增加的大值区。额外0.5℃增暖对中国地区产生显著影响,几乎整个中国地区温度指数的增幅都将超过全球平均。极端降水也将进一步增加,SSP5-...     

基于EEMD-PSO-GRNN模型的元江中上游径流预测

径流序列的非线性和非平稳特性使得高精度的径流预报存在困难。本文组合EEMD和GRNN模型形成EEMD-GRNN耦合模型,预测时通过将径流序列分解为确定成分与随机成分并通过GRNN模型分别进行预测,预测值的加和则构成径流最终预测结果。EEMD-GRNN耦合模型应用到元江中上游,并与其他模型进行比较,结果表明：EEMD-GRNN耦合模型具有更高的预测精度,对径流的总体趋势预测有良好的效果,但在随机性的模拟上有待进一步完善。EEMD-GRNN耦合模型优于BP、GRNN、EEMD-BP模型,能有效提升径流预测的精度,可为流域的水资源优化调度等提供决策支持。