东亚地区区域气候模拟的研究进展

由于大气环流模式对东亚地区区域气候特征的模拟存在很大不足,采用区域气候模式模拟该地区特殊的季风气候成为目前发展的一个重要研究方向,并取得了显著的研究进展。通过回顾当前东亚地区区域气候模拟的现状,表明大部分区域气候模式都不同程度地模拟出了东亚季风区持续性洪涝现象的大尺度环流特征和演变过程,再现了东亚各主要气候区降水的年际、季节和季节内变化及主要雨带的季节进退和降水的时空演变特征。但是,大部分模式没能很好地模拟出大尺度特征的强度和量值,模拟的温度和降水存在系统性偏差。原因分析表明,进一步完善和改进区域气候模式的物理过程参数化方案及动力框架可以改善模拟效果。最后对区域气候模式未来的发展给出展望。     

Soil moisture retrieval from satellite images and its application to heavy rainfall simulation in eastern China

The soil water index (SWI) from satellite remote sensing and the observational soil moisture from agricultural meteorological stations in eastern China are used to retrieve soil moisture. The analysis of correlation coefficient (CORR), root-mean-square-error (RMSE) and bias (BIAS) shows that the retrieved soil moisture is convincible and close to the observation. The method can overcome the difficulties in soil moisture observation on a large scale and the retrieved soil moisture may reflect the distribution of the real soil moisture objectively. The retrieved soil moisture is used as an initial scheme to replace initial conditions of soil moisture (NCEP) in the model MM5V3 to simulate the heavy rainfall in 1998. Three heavy rainfall processes during 13–14 June, 18–22 June, and 21–26 July 1998 in the Yangtze River valley are analyzed. The first two processes show that the intensity and location of simulated precipitation from SWI are better than those from NCEP and closer to the observed values. The simulated heavy rainfall for 21–26 July shows that the update of soil moisture initial conditions can improve the model’s performance. The relationship between soil moisture and rainfall may explain that the stronger rainfall intensity for SWI in the Yangtze River valley is the result of the greater simulated soil moisture from SWI prior to the heavy rainfall date than that from NCEP, and leads to the decline of temperature in the corresponding area in the heavy rainfall days. Detailed analysis of the heavy rainfall on 13–14 June shows that both land-atmosphere interactions and atmospheric circulation were responsible for the heavy rainfall, and it shows how the SWI simulation improves the simulation. The development of mesoscale systems plays an important role in the simulation regarding the change of initial soil moisture for SWI.     

基于微波辐射计的短时强降水潜势预报

微波辐射计可获取高时间分辨率的大气层结信息,为探索其在短时强降水预报方面的应用潜力,利用微波辐射计仪器获得对流参数特征,提取对短时强降水敏感的对流参数作为预报因子,并利用叠套法建立短时强降水潜势预报.结果表明:液态水路径LWP、SI、LI、CAPE、KOI这5种参数可作为预报因子建立潜势预报,经验证后得出短时强降水的P...     

未来综合导航定位技术刍议

社会的发展和人们生活水平的不断提高,使得人们对位置及其相关信息的需求不断增加。未来人们对于导航定位技术的需求将是快速、高精度、高动态和无缝的。未来的综合导航定位技术主要包括单点快速高精度定位技术和特殊地区导航定位技术两大类。本文简要介绍了这两类导航定位技术的现状及今后的发展趋势。     

2007-2016年四川省土壤干旱时空动态分析

四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。     

东海黑潮热输送及其与黄淮平原区汛期降水的关系

根据日本气象厅1956—1990年PN（G）断面观测资料分析东海黑潮热输送的变异特征，并探讨其冬季热输送与黄淮平原区汛期（6－8月）降水的关系。结果表明，黑潮通过PN（G）断面多年平均的热输送达15．74×1014W，其中冬季热输送的年际和长期变化特别明显；冬季热输送年际变化的周期主要为对．23.4a、3.5a、和2.6a，长期变化总趋势是70年代末以前各年热输送距平均为负值，对年代末接近多年平均值，进入80年代各年距平值不仅为正且逐年增大；东海黑潮冬季热输送与黄淮平原区汛期降水具有相近的长期变化趋势，两者间存在较好的负相关关系。     

长江和长江口高含量无机氮的主要控制因素

根据1998－1998年长江和长江口河水和雨水的现场调查、历史资料以及相关文献，定量分析长江流域无机氮的主要来源和输送调查。估算表明，降水无机氮、农业非点源氮（化肥和土壤流失的氮）和点源污水氮的输入分别占长江口无机氮输出通量的62．3％、18．5％和14．4％。氮的降水输入是长江口高含量无机氮的主要来源，进入长江的降水氮仅仅大约占长江流域全部降水氮的36．8％。降水米要受控于化肥气态损失、化石燃料及动植物过程中释放的物质等。实际上，化肥N的气态损失和农业非点源流失大约占长江流域年化肥N使用量的60％，这是控制长江口高含量无机氮的关键因素。     

基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型

作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。     

基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

利用卫星云图资料制作热带气旋预报路径的一种算法

根据台风生成后在云场中移动的环境条件,引入一个环境作用于台风中心的热力梯度力方向,用该热力梯度力方向与当前台风的移动方向相结合,研究台风移动过程的变化规律,寻找一种简易可行的台风路径预报方法．经过多年实践,本文揭示出台风中心未来沿着当前移动方向与环境作用于台风中心的热力方向合成移动的基本规律：当前台风中心移向与前方晴空区中轴线相交时,台风沿着当前移向前进到与阻挡轴线相交点相距4个纬距的位置时便发生偏转,逐渐与阻挡轴线走向趋于一致;若当前台风中心距相交点的距离小于或等于4个纬距时,则从当前位置发生偏转．文中利用以上规律研制出台风移向变化方程和移动轨迹方程．