气象装备保障效能评估技术

随着气象部门装备保障业务重要性的不断提高,开展装备保障评估方法的研究,对保障质量进行科学评价成为一个新的课题。就监控、维护和维修3个装备保障子业务分别建立了各自的评估体系,还利用监控、维护和维修业务的独立性,提出了根据业务单位职责的组成,使用监控率、故障率和维修率三者的加权平均值评估装备保障综合效能的方法,对建立装备保障业务的考核体系有一定的参考借鉴意义。     

汛期短历时强降水过程的闪电特征

对2011年3次短历时强降水天气过程的闪电特征分析结果表明:①3次短时强降水都以负闪为主,负闪占总闪电的比例都在92﹪以上;②小时闪电频数峰值超前降雨峰值1h或同相;③5min闪电频数超前雨量峰值5~60min;④负闪电密集区主要发生在40dBZ以上的回波区,偶尔发生的正闪一般在较弱回波处;闪电大部分发生在回波顶高大于5km以上的区域;多分布在速度不均匀场附近;闪电密集区与VIL大值区对应关系不太好;⑤不同云体,闪电特征不尽相同,闪电频数高峰有的发生在强回波阶段,有的并不是回波最强阶段,而是减弱阶段。强回波前沿出现闪电密集区或前方无回波处发生闪电,预示未来强回波移动的方向;有的云体发展、成熟阶段闪电分布密集,负闪电主要集中在强回波中心附近,云体减弱阶段闪电分散,集中在单体的不同部位。     

EM120型多波束测深系统及在深海测量中的应用

与传统的单波束回声测深仪相比,多波束测深系统具有水深全覆盖无遗漏扫测,测量范围大、速度快,测深精度和分辨率高,记录数字化和实时自动绘图等优点。介绍了EM120型多波束测深系统深水系统的技术性能,分析了EM120在中沙深海区的测量试验情况及在深海区水深测量中的应用价值,提出了存在问题及其对策。     

基于Kongsberg EM多波束的Snippet数据处理方法

多波束声呐记录的海底后向散射片段(Snippet)数据处理成角度响应曲线和地理编码(Mosaic)图像可以 帮助识别海底底质类型和反映地貌形态,这一过程包括辐射校正、角度响应改正(AVG)和几何地理编码,但不同的多波束系统硬件在辐射校正和角度响应改正方法上存在差异且传统处理方法忽略了声呐系统本身的指向性模型随时间变化的事实。以声呐方程为基础,针对Kongsberg EM 多波束系统提出了一套完整的Snippet数据处理流程,并分析了各步骤中存在的可变性,给出了每一步的处理建议,最后将此方法应用于EM2040浅水多波束实测数据,并验证了该方法的有效性和实用性。     

"2005.5.30"庆阳特大冰雹新一代天气雷达回波资料分析

通过对2005年5月30日庆阳市区域性冰雹天气西峰新一代天气雷达回波资料的分析,得到了冰雹云在新一代天气雷达强度回波、速度回波和物理量产品中的特征,揭示了这次区域性冰雹是低涡底部切变线造成的,庆阳市区的特大冰雹并不是带状冰雹云系移动到当地产生的,而是飑线移动中在庆阳市区产生超级单体风暴造成的。     

耀变体在射电波段的偏振研究

利用UMRAO数据库22个耀变体源的偏振数据,根据Lazarian&Pogosyan理论模型分析研究了耀变体射电波段的偏振随波长的变化,得出不同类的耀变体偏振随波长变化的原因。结果表明,与Lazarian&Pogosyan理论模型吻合较好。由此得出如下结论:(1)反常去偏振耀变体源中反常法拉第旋光起主导作用,反常去偏振相对较少;(2)热辐射与同步辐射混合作用,高频波段的偏振度小于低频波段的偏振度(反常去偏振);(3)当被观测波段波长小于吸积盘热辐射对应的维恩波长时,高频波段的偏振度大于低频波段的偏振度(常规去偏振)。     

快速射电暴的数据统计

快速射电暴于2007年首次在脉冲星巡天的历史数据中被发现,是一种在射电波段观测到的具有色散量的单个强脉冲,其特征为持续时间仅为若干毫秒,峰值流量密度可达到央斯基量级。类似于射电脉冲星的单个脉冲,但其色散显著超过同一视线方向上银河系内星际介质的预期最大值。对截止2018年6月帕克斯望远镜、绿岸望远镜、阿雷西博射电望远镜、UTMOST望远镜和ASKAP望远镜已探测到的52例快速射电暴进行了观测量统计分析,根据模型扣除银河系星际介质导致的色散量后,快速射电暴平均色散量为584.5 pc·cm^-3,暗示着快速射电暴来自河外。通过最佳拟合估算红移幂律分布谱dN/dF_obs=4.14±1.30×F■sky^-1·day^-1。根据分析结果预计,FAST望远镜使用19波束接收机后,其多科学目标同时巡天在经过一年时间内能发现大约10个快速射电暴,将有效地扩大样本数量,为快速射电暴研究提供重要信息。     

顾及周期性误差修正的加权平均温度模型构建

针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005-2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011-2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。     

基于改进BP神经网络的海底底质分类

通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。     

遥感水深反演海图修测应用研究

卫星遥感技术可以应用于浅海水下目标探测,是特殊区域碍航物探测的有效手段。结合海岛礁的特殊地理环境和测绘需求,采用高分辨率卫星影像进行浅水深反演试验,提出的高分辨率预处理方法实用、有效;并与海图数据结合,进行水深标定和海图修测应用分析。研究结果表明,针对南海岛礁,应用高分辨率卫星影像可以获取岛礁分布和轮廓、概略等深线信息、潜在航道以及水下障碍物信息等,能达到修测海图的目的。