粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验

支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。     

河西走廊春末夏初降水的空间异常分布及年代际变化

利用河西走廊19个气象代表站建站至2002年5～6月降水量资料, 分析了河西走廊春末夏初干旱的基本气候特征; 在利用EOF和REOF方法进行降水空间异常变化分析和气候分区的基础上,讨论了第一时间系数(PC1)及各区代表站降水量的年代际变化规律. 结果表明, 河西走廊春末夏初降水量在第一空间尺度上为全区一致; 在第二空间尺度上可分为3个气候区; 在第三空间尺度上可分为5个自然气候区. 1980年代为近50 a来降水最多的10 a, 1990年代有所减少, 20世纪末至21世纪初有明显增加. 前期冬季欧亚径向环流加强, 亚洲区极涡面积扩大、强度加强, 冷空气活动频繁, 将有利于次年春末夏初河西走廊降水偏多. 欧洲青藏高原华北西太平洋的波列, 特别是东亚大槽的填塞和青藏高原低值系统频繁活动, 造成了500 hPa高空场上"东高西低"的典型多雨流型.     

四川盆地汛期旱涝预测研究

对近１０年来四川盆地汛期降水预测水平进行了定量评估,并与国家气候中心预测水平作了对比。在分析影响四川盆地汛期降水主要物理因素的基础上,提出了四川盆地汛期旱涝预测的基本思路和技术方法,并在实际业务预报中取得了较好的效果。     

Cross-calibration of brightness temperature obtained by FY-3B/MWRI using Aqua/AMSR-E data for snow depth retrieval in the Arctic

This study cross-calibrated the brightness temperatures observed in the Arctic by using the FY-3B/MWRI L1 and the Aqua/AMSR-E L2A. The monthly parameters of the cross-calibration were determined and evaluated using robust linear regression. The snow depth in case of seasonal ice was calculated by using parameters of the crosscalibration of data from the MWRI T_b. The correlation coefficients of the H/V polarization among all channels T_b of the two sensors were higher than 0.97. The parameters of the monthly cross-calibration were useful for the snow depth retrieval using the MWRI. Data from the MWRI T_b were cross-calibrated to the AMSR-E baseline.Biases in the data of the two sensors were optimized to approximately 0 K through the cross-calibration, the standard deviations decreased significantly in the range of 1.32 K to 2.57 K, and the correlation coefficients were as high as 99%. An analysis of the statistical distributions of the histograms before and after cross-calibration indicated that the FY-3B/MWRI T_b data had been well calibrated. Furthermore, the results of the cross-calibration were evaluated by data on the daily average T_b at 18.7 GHz, 23.8 GHz, and 36.5 GHz(V polarization), and at 89 GHz(H/V polarization), and were applied to the snow depths retrieval in the Arctic. The parameters of monthly cross-calibration were found to be effective in terms of correcting the daily average T_b. The results of the snow depths were compared with those of the calibrated MWRI and AMSR-E products. Biases of 0.18 cm to 0.38 cm were observed in the monthly snow depths, with the standard deviations ranging from 4.19 cm to 4.80 cm.     

多年平均气温数据空间化误差的尺度效应

属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。     

2017年5月7日广州特大暴雨模拟中的背景场影响分析

2017年5月7日广州发生了特大暴雨,为研究不同背景场资料对这次暴雨过程的影响,模式背景场分别采用美国NCEP的GFS资料和中国的T639资料,利用GRAPES_Meso模式对这次暴雨过程进行了数值模拟和影响分析;数值试验结果表明,采用不同的背景场对这次暴雨过程具有显著影响,用T639资料(T639_run)作为模式背景场大致模拟出了这次暴雨过程,而采用NCEP GFS数据(GFS_run)模拟的降水明显偏北。其原因是,采用T639资料做背景场时,华南暴雨区域存在深厚的水汽输送,同时存在强烈的上升运动,可以产生极端强降水;而采用GFS资料进行数值模拟时,实际暴雨区上空的上升气流较弱,水汽输送也较弱,使强降水落区偏北。GRAPES_Meso模式模拟的华南地区的云顶高度整体偏高,云顶温度整体偏低,相对来说,采用T639_run的模拟结果优于GFSrun的结果,该研究结果可以为云降水方案中的水物质和云量计算方案的改进和优化提供一定的参考。     

Hadley环流强度与我国中东部气温的相关分析

利用NCEP／NCAR再分析月平均风场资料和国家气候中心提供的中国160个气象站的月平均气温资料,用质量流函数计算方法描述平均经圈环流,用环流中心值大小表征其强度,分析Hadley环流强度1951--2010年的趋势变化及其与我国中东部气温的关系。结果表明：1）质量流函数能很好地表征平均经圈环流的特征,且环流中心值大小能形象地反映环流强度。2）近60a来,冬季北半球Hadley环流强度呈线性增强的趋势;夏季南半球Hadley环流在20世纪80年代初发生了由减弱趋势转变为显著增强趋势的年代际转折。3）我国中东部大部分地区气温的年代际变化能很好地被Hadley环流强度变化所解释,二者基本呈正相关关系,但显著相关区域随季节变化有所不同。     

郑州市汛期FSFE02、FSFE03降水预报效果检验

利用2000－2001年6－9月份日本数值预报产品，郑州市降水实况资料及同期天气图，对日本数值预报产品在郑州市汛期天气预报中的应用效果进行了检验。结果表明；用FSFE02，FSFE03作郑州市24h汛期降水预报效果最好的是晴雨预报；各月预报能力有差异；空报率高于漏报率。在500hPa为偏南气流的条件下，该数值产品的预报效率较高；对于两层均为偏北气流及高层低槽中空西北气流的天气系统配置预报效率也较高；若中高层均为低槽，则预报效率最低。     

辽东湾红沿河附近海域2017—2018年冬季气温-水温-冰情关系研究

辽东湾是我国冰情最严重海域,每年冬季都会受到海冰的显著影响,冰情预测评估可为辽东湾涉海活动提供防冰抗冰的技术依据。建立气温-水温-冰情的相关性,结合便于获取的现场高精度连续气象数据和高精度冰情预测模型,可实现局地小尺度的冰情快速预测评估。基于2017—2018年冬季辽东湾东岸红沿河附近海域实测气象-水温-冰情同步观测数据,结合辽东湾大尺度整体冰情（浮冰面积）,推演局地气温、水温与不同尺度冰情评价参数（浮冰范围与冰厚）的相关关系,提出基于不同气温区间的气温变化规律的冰底热通量选取方法,进而建立适用于辽东湾的气温-水温-冰情评估方法。相关性分析结果显示：观测点气温与水温存在明显相关性;浮冰范围与气象数据存在明显相关性,临界温度为 -5 ℃的累计负气温能很好拟合本年度盛冰期浮冰范围。基于HIGHTSI进行数值模拟后发现：水温与块体积法计算冰底热通量时,冰水间的热传递系数取2.2×10^-5是可行的;水温对冰情的影响表现在海冰冰厚最大值与冰期长短。为弥补辽东湾其他海域因缺少实测海水温度观测数据欠缺、冰底热通量选取不准选取导致的冰情模拟预测评估困难的问题,本文依据水温与气温的相关性,将水温随气温变化划分为结冰区（气温小于-10 ℃时水温维持冰点附近）、过渡区（气温为-10~-5 ℃时水温处于-1.4~-0.4 ℃）、融冰区（气温高于-5 ℃时水温随气温的增大逐渐增大）,进而提出适用于辽东湾所有海域的冰底热通量计算方法和冰情评估方法。     

软土地基坑中坑支护体系温度效应的数值分析

环境温度变化导致基坑支护结构内支撑轴力和变形过大的问题不容忽视。本文以福州地铁6号线潘墩站坑中坑工程为例,选取该基坑代表性区段采用ABAQUS程序及邓肯-张模型对其开挖和支护全过程进行三维有限元模拟,并将分析结果与现场部分监测数据进行对比,验证了所建模型及其材料参数取值的可靠性。同时,利用所建模型着重分析当地可能的季节或昼夜温差变化幅度内支撑轴力及围护墙水平位移的变化规律。结果表明：基坑开挖完成后,温度变化时支撑轴力与温度呈线性相关关系,轴力变化主要体现在内外坑的首道支撑上,此时围护结构整体向坑内或坑外运动,且地连墙侧移受温度影响范围主要集中在基坑开挖深度以上。不同开挖阶段的温度变化引起的温度效应相差较大,潘墩站最不利工况发生在最后一道支撑架设完毕后,此时地连墙水平位移增量及轴力变化幅度最大,温度效应最明显。该研究成果对类似软土基坑工程具有重要的理论和实践意义。