利用现有重力场模型求定CHAMP卫星加速度计修正参数

CHAMP卫星加速度计数据的标定是通过确定其尺度因子和偏差参数来完成的.本文基于能量守恒方程,给出利用现有重力场模型标定CHAMP卫星加速度数据的基本原理和数学模型;提出相邻历元间差分算法,大大简化了观测方程,同时避免积分常量的计算.该算法既能同时解算尺度因子和偏差参数,也可任意求解其中之一.基于实测的CHAMP卫星加速度数据,利用EGM96模型和最新公布的EIGEN-2模型进行计算与比较,验证该方法的有效性.     

天津地区表土PAHs含量的多尺度空间相关性

本文应用因子克立格分析方法,分析了天津表土16种PAHs之间多尺度空间结构特征。分析结果显示,天津表土PAHs在空间上可以划分三种尺度:块金尺度(0～5km),小空间尺度(5～10km)和大空间尺度(10～50km)。在不同的空间尺度上,16种PAHs之间表现出不同的空间相关性,具有空间尺度相关性。这种空间尺度相关性,是由于不同的空间污染过程造成的,有助于下一步的多尺度空间污染源的判断和污染物迁移转化规律的识别。     

利用主成分分析法提取绿洲水体专题信息的研究

水资源对于以荒漠为背景的绿洲具有极其重要的作用,及时掌握绿洲水体的动态变化定量信息,对于合理调控绿洲区域生态环境,可持续发展区域经济活动具有重要意义。针对塔里木盆地南部特有的极端干旱地区,选择策勒绿洲为重点研究靶区,采用主成分分析方法,提取1990和1998年两幅卫星图像中水体专题信息。与以往方法相比,该方法不仅可有效避免常规分类法中存在的误差累积,结果出现较多伪变化信息的缺陷;亦可减小辐射差异对光谱比较法的极大限制,从而直接获得水体变化信息,实现过程简单、清楚,可操作性强。     

并行处理技术在地理信息数据处理中的应用

随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求。分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验,该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案。实验表明,该模型能够很好地支持并行处理框架,可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案。     

大跨度三塔斜拉桥主塔施工测量技术研究

蒙华铁路洞庭湖大桥是世界最大跨度的三塔铁路斜拉桥,对大桥主塔的测量精度要求极高。本文主要介绍了蒙华铁路洞庭湖三塔斜拉桥主塔的施工测量控制技术,针对斜拉桥塔座、塔柱、索导管等关键结构的控制测量,结合洞庭湖大桥的工程施工特点进行研究,并对三维极坐标放样及全站仪天顶测距法进行精度分析。     

无内标-多外标校正激光剥蚀等离子体质谱法测定磁铁矿微量元素组成

激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)常用于磁铁矿原位微量元素分析,按照校正策略不同,主要分为内标法和无内标法。内标法需要用电子探针(EMPA)预先测定磁铁矿中内标元素Fe的含量,过程较繁琐,且待测元素含量会受到内标元素含量测定的影响。本文采用铁含量较高的玄武质玻璃BCR-2G、BIR-1G、BHVO-2G和GSE-1G作为外标,避免了内标元素含量的测定,建立了无内标-多外标校正LA-ICP-MS测定磁铁矿微量元素组成的分析方法。利用该方法测定了科马提岩玻璃GOR-128g和自然岩浆磁铁矿BC 28的微量元素组成以评估方法的可靠性。结果表明,科马提岩玻璃的测定结果与推荐值及前人内标法的测定值一致,多数元素的相对标准偏差RSD5%;自然岩浆磁铁矿的测定结果与推荐值相比,多数元素的RSD7%,低于前人内标法的RSD(15%)。由此说明无内标-多外标法可以实现富铁硅酸岩或磁铁矿微量元素含量的准确校正,克服了基体效应的影响。因此,无内标-多外标法是一种原位测定磁铁矿微量元素含量的快速、准确方法,具有一定的应用潜力。     

不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验

研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。      

中国及周边海域对流云团的水平和垂直尺度

利用2007年1月-2010年12月CloudSat-CALIPSO二级云产品2B-CLDCLASS-LIDAR,统计中国及其周边海域对流云的发生频率,根据对流云发生频率的分布特征将中国及周边海域划分为青藏高原（TP）、东部陆地（EC）、南部海域（SO）和西北太平洋（WP）4个子区域,并研究了4个子区域积云团和深对流云团的水平尺度和垂直尺度。统计结果表明,海洋积云团的水平尺度约为2 km,陆地积云团的水平尺度约为1 km,海洋下垫面热力性质均匀,积云团尺度更大;陆地下垫面非均匀性强,积云团分布更为零散。深对流云团的水平尺度为10-50 km,东部陆地最大,约为45 km,西北太平洋最小,约为30 km。陆地深对流云团水平尺度较海洋上大,且多尺度特征显著,应该与深对流云发生的复杂天气背景有关。积云团的垂直尺度范围为0.24-2 km,4个区域无明显差异。垂直尺度海洋深对流云团大于陆地云团,其中在南部海域地区最大,约为15 km,青藏高原最小,约为10 km。与陆地云团相比,海洋深对流云团表现为水平尺度更小、垂直尺度更大的中尺度对流体特征。      

青藏高原极端气温的动力降尺度模拟北大核心CSCD

利用ERA-Interim再分析资料作为边界条件,基于耦合陆面模式Noah-MP的区域气候模式WRF在东亚区域进行了动力降尺度模拟(简称WRF2),对比格点观测资料,评估了动力降尺度对青藏高原极端气温指数的模拟能力,在此控制试验基础上,分别将WRF的陆面模式替换为Noah LSM,边界条件替换为CCSM4,进行了两组敏感性试验(分别是WRF1和WRF3),通过与控制试验的比较,分析了边界条件和陆面模式对极端气温指数模拟的影响。结果表明,WRF2能较好地模拟青藏高原极端气温指数气候态的空间分布,但存在一定的冷偏差;受边界条件影响WRF3模拟的极端气温指数的气候倾向率存在负偏差。同时,尽管采用不同的边界条件,耦合相同陆面过程的两次数值试验对极端气温空间分布的模拟能力相似,相比WRF2,WRF1表现出更强的冷偏差;但边界条件对极端气温指数气候倾向率的影响大于陆面模式,WRF3模拟的极端气温指数气候倾向率与观测结果更为接近。     

Logistic判别模型在强降水预报中的应用

利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。