Relationships between Interannual and Intraseasonal Variations of the Asian-Western Pacific Summer Monsoon Hindcasted by BCC_CSM1.1（m）

Using hindcasts of the Beijing Climate Center Climate System Model, the relationships between interannual variability （IAV） and intraseasonal variability （ISV） of the Asian-western Pacific summer monsoon are diagnosed. Predictions show reasonable skill with respect to some basic characteristics of the ISV and IAV of the western North Pacific summer monsoon （WNPSM） and the Indian summer monsoon （ISM）. However, the links between the seasonally averaged ISV （SAISV） and seasonal mean of ISM are overestimated by the model. This deficiency may be partially attributable to the overestimated frequency of long breaks and underestimated frequency of long active spells of ISV in normal ISM years, although the model is capable of capturing the impact of ISV on the seasonal mean by its shift in the probability of phases. Furthermore, the interannual relationships of seasonal mean, SAISV, and seasonally averaged long-wave variability （SALWV; i.e., the part with periods longer than the intraseasonal scale） of the WNPSM and ISM with SST and low-level circulation are examined. The observed seasonal mean, SAISV, and SALWV show similar correlation patterns with SST and atmospheric circulation, but with different details. However, the model presents these correlation distributions with unrealistically small differences among different scales, and it somewhat overestimates the teleconnection between monsoon and tropical central-eastern Pacific SST for the ISM, but underestimates it for the WNPSM, the latter of which is partially related to the too-rapid decrease in the impact of E1 Nifio-Southern Oscillation with forecast time in the model.     

Analysis on a Severe Storm of Wenzhou Similar Tornado in The Outer-Region of the Super Typhoon ＇Sepat＇

利用NCEP/NCAR 1°×1°6h再分析资料、多普勒天气雷达资料及FY-2C卫星TBB资料,分析了2007年8月18日23：10（北京时,下同）～23：20在0709号超强台风＂圣帕（Sepat）＂外围温州市龙港镇诱生类龙卷。诊断分析表明,类龙卷发生地所处环境特征为高层辐散、低层辐合、从低层一直延展到高层的强烈上升运动、超低空强垂直风切变等;雷达连续跟踪探测到气旋式速度存在由中层向低层发展的现象,该中气旋中伴有明显的相邻方位角速度切变,尽管没有满足龙卷涡旋特征（TVS）的所有指标,但强烈的旋转风在极短时间由高层向低层迅速发展下传,进而产生超级单体龙卷。     

浅谈GFE（L）型雷达和GTS（1）型数字探空仪使用技巧

本文通过对GFE（L）型雷达和GTS（1）型数字探空仪在我站使用以来，对业务运行过程中遇到的一些问题进行了分析，并提出一些具体的处理方法和建议，以便探空员在工作中得到更好的掌握。     

台湾浊水溪冲积扇地表变形监测雷达干涉技术与资料融合方法

浊水溪冲积扇为台湾目前最严重的地层下陷区,已设置包括DInSAR、GPS、水准测量、磁环分层式监测井与地下水位井等多元监测系统。大范围监测地层下陷方法中的水准测量有取样性不足之缺点,而DInSAR也易受相位不相关与大气误差影响而致精度降低。本研究利用2006~2008年期间共20幅ENVISAT卫星影像,搭配PSI技术,有效降低DInSAR的误差影响,同时获得107.6像素/km2的取样密度,弥补了水准测量取样密度仅0.2个/km2的取样性不足,透过295个监测点交叉验证,PSI与水准测量的成果显示两者的均方根误差为0.6cm。本研究亦发展了资料融合方法,有效结合水准测量与PSI成果,实验结果显示融合后的成果更能精确展现下陷的范围与下陷中心的变化,同时该成果与水准测量之均方根误差降至0.4cm。     

结构扫描雷达对钢筋混凝土构件的三维切片成像

基于结构扫描雷达网格测线的数据采集方式,提出了一种用于钢筋混凝土构件的三维切片成像算法。先用克希霍夫偏移进行聚焦处理,使反射波自动归位到其真实空间位置;再进行三维插值,从少量的测量数据获得重建目标空间的足够信息;最后对两方向的数据信息融合,增强目标反应,减小噪声干扰,提高检测效率。对实验台和实际建筑的检测验证了该算法的有效性和可行性。结果表明,通过对结构扫描雷达数据的三维切片成像,能更加全面而细致地了解钢筋混凝土构件的内部准确信息,使用的算法能清晰分离出点目标和横、纵方向的线性目标,为雷达图谱的解释提供了可靠的方法和依据,对相关检测工程和质量鉴定具有重要意义。     

探地雷达在吉林西部地区探测土壤碱化层

吉林西部盐碱地区的探地雷达调查表明,盐碱地与耕地土的雷达回波具有明显差别,根据振幅的衰减特征可以精确区分耕地与盐碱地,根据频谱中高频峰值与土壤有机质含量的相关性可定性评价土壤的盐碱化程度.在雷达瞬时振幅图上,可将盐碱地纵向剖面分为盐分积累带和过渡带.采用探地雷达方法可快速了解盐碱化程度在深度方向上的变化,适宜开展大面积地面调查.     

新一代天气雷达伺服系统特殊故障一例

新一代天气雷达以其高时空分辨率、及时准确的遥感探测能力成为短时、局地强暴雨、雷暴、大风等特别是中小尺度灾害性天气监测预警方面极为有效的工具。新一代天气雷达是一个集电子、通信、计算机和网络于一体的庞大的设备,某一部分出现故障,即使是小的故障,也将影响到全网资料的正常应用。前一段时间,我们的雷达由于方位伺服系统引起的天线转速不稳定问题,困扰了我们很长一段时间,现已工作正常。把我们处理过程总结一下,希望对维护工作者有一点帮助。     

"2005-05-31"暴雨天气过程多普勒雷达回波分析

通过对2005年5月31日贵州省一次强降水的雷达回波强度、速度的分析,发现此次暴雨过程具有较为典型的冷锋过境的雷达回波特征,暴雨落区与雷达回波强度、移速有关,暴雨出现在逆风区附近.     

NCAR绘图软件在Windows下的编程

介绍了NCAR绘图软件在Windows下的编程方法和具体实现，解决了在科研绘图工作中遇到的一些实际问题，对在Windows下编程的静态链接和动态链接进行了分析和研究，为Fortran编程员提供了在Windows下编程的基础。     

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。