南海热带气旋迅速加强环境场因子的影响分析

使用中国气象局上海台风研究所整理的热带气旋最佳路径资料,对1979-2012年间南海海域热带气旋迅速加强的时空分布特征进行分析。结果表明,南海热带气旋迅速加强主要出现在夏秋两季,其中9月频数最高,空间分布主要集中在海南岛东南侧以及南海中部远离大陆的海域。基于ERA-Interim再分析资料,确定了一种环境因子的新阈值计算方法,计算出风垂直切变、高(低)层散度、低层垂直涡度、低层水汽通量散度、对流层中层相对湿度、海表面温度和海洋热含量8种环境场因子有利于迅速加强的阈值条件,结果表明风垂直切变、低层辐合、低层水汽辐合是影响迅速加强的主要因子。强台风以下级别的南海热带气旋级别越高迅速加强概率越大,迅速加强时满足阈值的因子个数也越多。除海洋热含量以外的7个因子中,满足阈值的因子个数为6个(热带风暴级别)或5个(强热带风暴级别、台风和强台风级别)时迅速加强概率最大。这些对提高南海热带气旋强度突变的预报有一定指导意义。     

南海海表风速、波高的变化趋势

文章以ERA-40资料为基础,利用EOF方法分析南海海面风速、波高的两个模态空间分布,系统计算1957—2002年南海海表风速、波高的空间分布特征、长期变化趋势和突变现象。分析结果显示,南海海面风、浪场的第一模态具有很好的相似性,第二模态已表现出不同的特征;第一模态的时间系数也表明风场和波高的变化特征具有明显的正相关性,而且波高的响应具有一定的滞后性;南海风速场和海浪场在1973—2002年都存在下降趋势,海浪场的下降趋势更为显著。     

三峡库区王家坡滑坡降雨阈值分析

滑坡失稳破坏的诱因众多,其中,降雨是最常见和最活跃的诱发因素[1]。为深入研究降雨对降雨型滑坡的控制作用,分析诱发滑坡失稳变形的降雨阈值,本文以三峡库区王家坡滑坡为例,计算滑坡累积位移的类破坏点,并选取三个不同观测时段,分析不同观测时段下各个类破坏点的前期累积降雨量,得出斜率阈值。研究结果表明:随观测时段增大,累积降雨量斜率先增大后减小,且同一观测时段下,累积降雨量斜率与时间间隔呈反相关关系。本文选取观测时段n=10,时间间隔d=1,计算各个类破坏点的降雨量斜率,并通过加权平均得降雨量斜率阈值K=10.95。如果累积降雨量斜率大于斜率阈值,则滑坡很有可能失稳破坏。     

地图综合中曲线局部尖锐凸角的光滑方法北大核心CSCD

地图制图综合过程中,线状要素经过一系列的选取、化简等处理后,经常会生成少量尖锐的凸角。针对已有的算法在解决这个问题时大多对曲线上全部的节点进行整体光滑处理,在很多不必要光滑的地方增加了大量的冗余节点,且效率不高的问题,该文基于线性迭代法提出了一种曲线局部尖锐凸角的光滑方法。首先建立了基于角度阈值的尖锐凸角判断原则,然后据此设计了具有可控性的尖锐凸角自动识别处理方法,以探索最佳的角度阈值实现曲线光滑处理,最后以广州某市的地理国情普查水系数据为例对该文方法进行了检验。实验结果表明,当角度阈值在[150°,160°]范围内时,该文方法不仅消除了曲线局部尖锐的凸角,而且有较好的光滑效果和较高的处理效率。     

GPS高层建筑物动态特性的小波分析提取

针对高层建筑物GPS动态监测数据特点,该文将小波分析技术应用于高层建筑物动态特性提取,研究了数据处理时4种阈值选取准则的好坏,针对观测数据不同阶段振幅和频率不同,提出分段、分层处理数据的思想,为了获得更全面的观测信号,将小波包分析应用于数据处理。结果表明:自适应阈值准则更适用于高层建筑物动态数据处理,采用分段分层的处理方法,既能满足去噪要求又能提取丰富的变形信息,小波包分析能有效提取高层建筑物动态特性,保留更多的动态信息。     

自适应阈值定权最小二乘3D匹配算法

针对点云精配准中最小二乘3D算法的先验权值无法自动确定的问题,提出了一种自适应阈值定权的最小二乘3D匹配算法。以待匹配点云与目标点云中对应同名点间欧式距离作为约束条件,通过自适应阈值的方式,对同名点先验权重系数进行约束,提高了先验权重系数的有效性。通过实验证明,自适应阈值约束算法提高了最小二乘3D算法的精度和收敛速度,且优于主流的迭代最邻近点算法。     

江西省山地风场风速订正方法研究

利用气象站、探空及NASA再分析资料,对江西省4县山地风场的12座测风塔风速进行订正研究。研究结果表明:测风塔与气象站风速数据相关性较低,相关系数一般远小于0.45;测风塔与探空资料的风速相关系数可达到0.6以上,最高可达到0.8;NASA再分析资料可以作为江西山地风场风速订正参证数据,其与测风塔风速数据相关性较高,相关系数可达到0.54～0.77,大多数测风塔相关系数可达0.7左右。海拔高度小于1000 m的测风塔与NASA 50 m风速的相关系数明显高于其与NASA 850 hPa风速的相关系数,高度为1000—1200 m的测风塔与NASA 50 m风速和与NASA 850 hPa风速的相关系数相差不明显,高度大于1200 m的测风塔与NASA 850 hPa风速的相关系数明显大于其与NASA 50 m风速的相关系数。比值法订正效果略好于线性回归法的,订正后的风功率密度总体偏大。     

中国中部典型高山气象站风速的均一性检验及其变化特点

采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。     

考虑风速日变化的城市主导风向分析——以眉山市为例

利用眉山城市2005-2017年的逐小时风观测资料,从风向频率、风速日变化特征等方面对各风向的通风效果进行了评估,确立了眉山城市的主导风向。结果表明,眉山城市的主导风向东坡区是以北风为中心的北东北风、北风和北西北风,彭山区是以东北风为中心的东东北风、东北风和北东北风;次主导风向东坡区是以北东北风为中心的北风、北东北风和东北风,彭山区是以东东北风为中心的东北风、东东北风和东风。