基于快速傅立叶变换的打桩锤击信息的识别

针对常规人工记录锤击数的低效情况,在此将打桩现场采集的声音信号运用快速傅立叶变换到频率域,对频谱进行多个统计量的分析,并同时考虑了锤击声音可能受到附近噪音的干扰,从中选取平均绝对值偏差这个统计量作为识别锤击次数的特征,由此探测得到一组可以较为精确识别锤击数目的特征参数,实现了锤击数准确识别的自动化。     

上海区域降水集合预报系统的建立与运行结果的检验

以MM5模式为基础, 从预报模式的不确定性出发形成8个集合成员, 建立了上海区域降水集合预报系统。该系统实现从资料收集、资料处理、模式预报到预报结果处理与产品输出的全自动化, 于2005年8月1日开始业务运行, 运行稳定可靠。对系统8—10月的运行结果进行检验, 结果表明:集合预报系统对降水的总体预报效果尚可, 其中对量级小的降水的总体预报效果更好, 集合预报产品尤其是概率预报产品具有一定的参考价值, 但系统还存在发散度偏小的问题, 有待进一步改进。     

水汽加权平均温度回归公式的验证与分析

在中国地区部分无线电探空仪2003~2006年探空资料的基础上,对Bevis回归公式在中国地区的适用性进行了验证和分析。结果表明,利用Bevis回归公式得到的水汽加权平均温度Tm的精度与测站的海拔高度间存在着很强的线性关系。根据这种相关性,对其进行与高度相关的改进,改进后的回归公式可以应用于中国任何地区的水汽加权平均温度的计算。     

超级集合预报的误差订正与集成研究

利用类似KALMAN滤波的自适应误差订正法对中国国家气象中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心、加拿大气象中心和澳大利亚-法国气象局的区域集合预报模式2m温度预报做订正,并对订正后的结果采用算术平均和多元回归两种方法进行集成.结果表明:订正后温度预报的各项检验指标都显示出不同程度的改善.36h内平均绝对误差在1.8℃以内;均方根误差也有明显减小,且与离散度大小更接近;talagrand图的U型分布仍然存在,但个别成员异常的现象得到改善;集合成员预报分簇的现象得到了很好的矫正;此外预报误差存在日变化.两种集成方法的温度预报结果都优于单一模式预报,并且不存在明显的系统误差,预报达到了一定精度.其中多元回归方法的集成效果胜于算术平均集成.     

数值预报同化系统中观测资料误差分析

在观测资料同化系统中,观测误差均方差与背景场误差均方差共同决定着观测信息与背景场信息的相对重要性以及这些信息在空间及不同变量间的扩展方式,故在资料同化系统中起到决定性作用.因此,观测误差均方差的合理估计是非常重要的.采用贝塞尔函数拟合方法,从探空观测资料与背景场的偏差(IV)协方差中分离出探空资料的观测误差均方差与模式的背景场误差均方差;再从其他观测资料偏差协方差中扣除背景场误差均方差来估计其它观测误差均方差.观测误差均方差分析使用2006年8月1-31日观测资料,国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6小时预报作为背景场.结果显示估计的观测误差均方差是比较合理的.     

一种小波包混合滤波方法及其应用

目的 GPS变形监测数据的采样频率逐渐提高,对数据预处理提出了更高要求。提出了一种改进方法,即在小波包分析的基础上,结合高频系数加权中值滤波以及整体加权均值滤波的混合滤波方法对数据进行预处理。实验证明,该方法能简单快速且最大程度地去除大量数据中的随机非随机噪声、粗差等无用信息,同时突出了监测目标中趋势项、周期项等有用信息,适用于处理采样频率较高的变形监测数据,是一种实用的数据处理方法。     

高分辨率遥感影像上居民地自动提取方法

提出了一种基于特征分解的无监督分割方法对高分辨率遥感影像中的居民地进行提取 该方法通过小波分解多尺度特征利用居民地内外部结构差异以及平均光谱辐射强度差异构成特征空间采用约束均值漂移算法进行特征空间自适应分解实现居民地自动提取 实验结果表明该方法能很好地消除高分辨率导致的影像高度细节化等因素对居民地提取的影响有效提取居民地     

台兰河年平均流量非平稳序列加法模型的建立与预报

摘要：将台兰河作为塔里木河典型源流径流的案列,通过SPSS应用技术,探索适合干旱区河流水文预报方法。首先将台兰河台兰水文站1957-2008年年均流量Q（t）序列分解为趋势、周期、平稳函数项和噪声项,建立了非平稳时间序列加法模型,然后对建模年限内的Q（t）序列作了模拟检验,最后对建模年限外的2009、2010、2011年Q（t）值作了预报,预报结果符合水文情报预报规范要求,可供生产实践参考。     

干旱区土壤水分遥感反演与同化模拟系统研究

利用遥感反演和同化模拟方法估算大范围陆表土壤水分,建立了适用于干旱区的土壤水分反演模型。在.NET平台下运用C#、IDL与ArcEngine控件,对反演模型与同化模拟模型进行了软件实现,并集成为土壤水分遥感反演与同化模拟系统,为环保部门获取大范围土壤水分信息提供了支撑软件工具。     

ERA5再分析资料在辽宁省的适用性分析与订正

为系统研究ERA5再分析资料在辽宁省的适用性,本文基于近10a辽宁省62个地面站和9个探空站（省内4部,省外5部）资料,提取了温度、湿度、气压、风场等业务和研究中常用物理量,采用统计分析方法对ERA5资料在辽宁省的适用性进行了分析,并尝试使用机器学习的方法订正ERA5资料的偏差。结果表明：在地面观测要素分析中,2 m温度相关系数普遍较高,均方根误差普遍偏低,辽河流域及其西侧地区效果好于其他地区;10 m风速对比结果总体稍差,U分量相关系数总体低于V分量;ERA5资料质量有明显的月变化特征,相关系数总体呈现春秋季节高于夏冬季节,且相关系数总体较高的季节,均方根误差也普遍偏高。在高空观测要素分析中,辽宁中部地区的数据质量要高于东西部两地区,温度的平均相关系数最高,相对湿度相关系数平均较低,均方根误差总体较大;相对湿度的相关系数在春夏之交时最低,夏季上升较快,夏秋之交时达到最高,相关系数快速上升的月份,均方根误差也呈现出快速上升的趋势;高空U风场和V风场的均方根误差总体相差不大,且均方根误差月变化相一致,总体经向风（V风场）质量低于纬向风（U风场）。通过机器学习的订正方法有效提升了地面温度和相对湿度的应用能力,使ERA5地面温度资料的均方根误差缩小0.5～1.0℃,使地面相对湿度资料的均方根误差缩小最高可达26%。