2050年前中国雾日变化趋势的预估

 利用1971-2005年中国591个气象台站的雾日资料以及逐日最低气温、相对湿度、平均风速资料,分析了35 a来中国各区域年雾日数与这些因子的相关关系,并利用IPCC第四次评估报告所提供的模式数据资料,针对3种不同的排放情景,对21世纪上半叶各区域年平均雾日进行预估。结果表明：对划分的9个雾区的年雾日数的回归方程的拟合效果较好,可以用来进行预估;未来50 a中国大部分地区雾日呈明显减少的变化趋势,在A1B,A2和B1情景下,雾日减少的平均幅度分别为16.2%,13.4%和12.9%。未来50 a中国雾日预估结果的空间分布显示：3种情景下未来中国大部分雾区雾日数都将减少,个别地区雾日数有增加趋势,其中A1B情景下雾日减少区的减少趋势最明显,而B1情景下雾日增加区的增加趋势最明显。     

Microwave Simulations of Precipitation Distribution with Two Radiative Transfer Models

Two microwave radiative transfer models of precipitating cloud are used to simulate the microwave upwelling radiances emerging from precipitating clouds. Comparison of the simulation results shows that significant difference of microwave upwelling radiances exists between these two radiative transfer models. Analysis of these differences in different cloud and precipitation conditions shows that it is complicated but has certain trend for different microwave frequencies. The results may be useful to quantitative rainfall rate retrieval of real precipitating clouds.     

Buoyancy and The Sensible Heat Flux Budget Within Dense Canopies

In contrast to atmospheric surface-layer (ASL) turbulence, a linear relationship between turbulent heat fluxes (F_T) and vertical gradients of mean air temperature within canopies is frustrated by numerous factors, including local variation in heat sources and sinks and large-scale eddy motion whose signature is often linked with the ejection-sweep cycle. Furthermore, how atmospheric stability modifies such a relationship remains poorly understood, especially in stable canopy flows. To date, no explicit model exists for relating F_T to the mean air temperature gradient, buoyancy, and the statistical properties of the ejection-sweep cycle within the canopy volume. Using third-order cumulant expansion methods (CEM) and the heat flux budget equation, a “diagnostic” analytical relationship that links ejections and sweeps and the sensible heat flux for a wide range of atmospheric stability classes is derived. Closure model assumptions that relate scalar dissipation rates with sensible heat flux, and the validity of CEM in linking ejections and sweeps with the triple scalar-velocity correlations, were tested for a mixed hardwood forest in Lavarone, Italy. We showed that when the heat sources (S_T) and F_T have the same sign (i.e. the canopy is heating and sensible heat flux is positive), sweeps dominate the sensible heat flux. Conversely, if S_T and F_T are opposite in sign, standard gradient-diffusion closure model predict that ejections must dominate the sensible heat flux.     

CMIP5模式对东太平洋ITCZ偶极子模态模拟能力的评估

本研究利用第五次国际间耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project phase 5, CMIP5)中的24个模式的工业革命前控制试验(Pre-industrial Control, picontrol)模拟结果, 结合观测资料, 评估了24个CMIP5 模式对东太平洋热带辐合带偶极子(Eastern Pacific ITCZ dipole, EPID)降水模态的模拟能力, 并建立了其与模式对热带太平洋气候态模拟之间的联系。结果表明: 1) 绝大多数模式在北半球春季(2—4月)对EPID模态模拟能力较差, 主要原因在于CMIP5模式对热带辐合带(Intertropical Convergence Zone, ITCZ)的模拟偏差, 其中模拟效果较差的模式在2—4月的气候态降水分布在赤道以南, 且降水普遍偏强; 2) 对各模式的EPID模态选取的季节按照技巧评分最高进行调整后, 大部分模式能较好地模拟出EPID模态的空间分布特点, 技巧评分在0.6以上, 其中模拟效果好的模式(技巧评分大于0.7)中EPID模态出现的月份同时在中东太平洋气候态表现出“双ITCZ”特征, 且多模式集合结果的模拟误差小于绝大多数模式。     

三维城市模型的多细节层次描述方法

以仿唐建筑群的逼真三维模型为例,介绍了一种实用的LOD模型细节层次规划及其精细程度的确定方法,以及配套的数据生产工艺,为建立具有几何上的高精度和视觉上的高逼真度的三维城市模型提供了一条有效的途径。     

生成模型学习的遥感影像半监督分类

以生成模型最大似然估计为例,引入结合已标记样本和未标记样本的半监督分类方法来解决遥感影像分类中的小样本问题,应用已有的少量已标记样本初始化一个分类器,结合大量未标记样本,通过递归计算的方式对分类器进行优化,直到包含所有样本的似然函数收敛到局部极大值。通过分析遥感影像待分类类别与影像中地物类型固有特征之间的关系,设计两个在不同生成模型假设下的分类实验。结果表明,未标记样本的参与可在很大程度上提高小样本条件下的影像分类精度,但两种样本的数量应保持一个适当的比例。最后通过与在解决小样本分类问题方面有独特优势的SVM方法的分类比较,发现在小样本情况下,本文方法具有更好的应用潜力。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

地面数字化测图网络自主学习系统的设计与实现

以地面数字化测图模拟与仿真平台为基础,研究基于GIS技术的地面数字化测图模拟与仿真平台可视化仿真方法,建立地面数字化测图网络自主学习系统,引导学生在提出问题的基础上自主选择解决问题的方法、途径和工具,建立探究性实验教学模式,从而培养学生的实践和创新能力。     

遗传算法优化支持向量机矿产预测方法

针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。     

三种非线性回归逐时气温预报比较订正

选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1．8 ℃和1．4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。