一种基于安全的网格数据副本策略模型

传统分布式文件系统中的副本量控制策略,主要是从内部资源的角度考虑副本的创建,未考虑外部需求的变化。这种策略不适合部署在以服务为基础、内部存储资源丰富的智慧城市云存储中心上。提出了一种结合数据安全（最小副本量）和服务需求（最优副本量）的副本量控制模型。模型中采用基于双时间粒度预测算法预测文件流行度,依据文件的流行度和系统资源动态调整云中副本数量。仿真实验结果表明,本文采用的动态副本机制在应对突发的大规模并发访问方面有显著优势;同时,相比常规的基于访问频率的动态副本,本文策略的存储资源占用量更少。     

一种新的守时型原子钟综合时间尺度方法研究

在这篇文章中, 提出了一种基于改进的指数平滑和Vondrak_Cepek联合平滑的氢铯综合时间尺度产生方法. 以最小误差方法为理论基础, 动态估计氢原子钟频率漂移参数, 提升氢原子钟钟差预测准确度; 基于改进的二次指数平滑产生氢原子钟组时间尺度、加权平均方法产生铯原子钟时间尺度, 同时设计Vondrak_Cepek滤波器以结合两类时间尺度长短期稳定度优势, 提升综合时间尺度性能. 实验结果表明, 所提方法产生的氢铯综合时间尺度时稳可达1.60x10^-15,天稳可达3x10^-15,优于ALGOS、AT1和Kalman滤波3种经典方法产生的时间 尺度性能.     

气候系统预测:基础创新和集成应用

随着全球变暖,极端天气气候事件增强,天气气候灾害造成的损失也愈发严重。当前气候预测的准确性远远不能满足社会需要,气候系统预测理论和方法面临着众多挑战性问题。为提档气候预测科学水平和准确率,由南京信息工程大学和中山大学承担的“气候系统预测研究中心”获得国家自然科学基金基础科学中心项目支持(2021年1月—2025年12月)。在该项目执行的前三年,项目团队开展了大量深入系统的研究,并取得了若干重要进展:1)揭示了气候系统的若干关键变化、驱动力和机制;2)剖析了海-陆-冰-气相互作用对我国重大极端气候事件的影响;3)在气候系统数值模式研发和预测系统集成方面取得重要进展;4)发展了延伸期-S2S-年代际的气候系统预测理论和方法。本文对这些进展作了扼要介绍,并针对气候与环境变化归因、古今气候环境研究融合、跨时空气候系统变异和极端气候、人工智能与气候科学、年代际预测和风险应对体系等关键科学问题做了展望。     

梅雨降水季节预测的多方法比较

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°～123°E,27°～33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。     

基于AR（p）的卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

由于AR（p）模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。     

墨西哥湾天然气水合物矿产资源预测模型及其应用

墨西哥湾是世界上研究天然气水合物较深入的海区,调查资料丰富,已在50多处采集到天然气水合物样品,具备建立天然气水合物矿产资源预测模型的条件。选择34处已知天然气水合物矿点和34处已知无矿点作为训练区,建立矿点存在与否的预测模型。模型的相关系数值表明墨西哥湾天然气水合物与盐底辟关系密切。将该模型应用于整个墨西哥湾北部,初步获得了天然气水合物存在可能性概率分布图;概率大于0.7的预测单元包含已知矿点中的30个,利用该阈值圈定了墨西哥湾天然气水合物潜在资源分布区。     

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内蒙古区域数值预报对探空和地面观测资料的敏感性试验研究

基于内蒙古睿图预报系统的低分辨率版本和WRFDA-FSO诊断工具,评估2021年7月现有探空和地面观测对内蒙古睿图预报系统预报的影响。该方法计算代价相对低廉,并允许根据观测变量、观测类型、气压层次、地理区域等观测的子集对观测影响进行划分。代价函数为以干总能量为度量的背景场和分析场的预报误差之间的差异。结果表明:观测影响的总体总和为负,观测对预报起正贡献作用。对12 h预报误差减小贡献最大的观测来自探空观测的动力变量(U、V风分量)。而单时次单位数量平均观测影响,探空观测的贡献约为地面观测的1/2。探空观测对12 h预报误差减小从近地面层至模式层顶均保持正贡献作用,并在对流层中低层和对流层高空急流层存在两个极大值区域;地面观测在850 hPa以下低层正贡献占比明显。探空观测在被同化系统同化时均总体具有有利的影响,也反映出探空观测数据稳定、质量较高的特征;地面观测对12 h预报误差减小起正贡献作用次数最多的区域在河套地区尤为显著。同时,探讨了需进一步提高地面观测资料同化率的问题。     

基于印度洋海温信号的我国西北地区东部夏季降水组合降尺度预测方法研究

利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。