雷达-雨量计联合估测区域降水量方法研究Ⅰ——模式集成法的提出

天气雷达估测区域降水量是其应用研究的重要领域,不断研究改进雷达估测区域降水量精度和稳定度是雷达气象工作的重要目标。文章回顾了集合预报理论基础及其发展概况,总结分析集合预报方法、产品表现形式等。对前期雷达估测区域降水量的8种方法,从基本原理和特点等方面进行了系统分析。对该理论在雷达估测区域降水领域的适用性进行了分析,阐述了集合预报理论在该领域应用的概念模型,并提出了两种集成估测区域降水量的新方法,为下一步的应用研究提供了理论支撑。     

高压水射流与潜水员水下作业安全研究

从高压水射流技术在水下工程中应用及高压水射流的作用效应和伤害特征着手,分析影响水下高压水射流作业安全的因素,总结各国制订高压水射流作业的安全标准规程现状,提出制订我国水下高压水射流作业安全规程若干认识和设想。     

基于微波辐射计的短时强降水潜势预报

微波辐射计可获取高时间分辨率的大气层结信息,为探索其在短时强降水预报方面的应用潜力,利用微波辐射计仪器获得对流参数特征,提取对短时强降水敏感的对流参数作为预报因子,并利用叠套法建立短时强降水潜势预报.结果表明:液态水路径LWP、SI、LI、CAPE、KOI这5种参数可作为预报因子建立潜势预报,经验证后得出短时强降水的P...     

未来综合导航定位技术刍议

社会的发展和人们生活水平的不断提高,使得人们对位置及其相关信息的需求不断增加。未来人们对于导航定位技术的需求将是快速、高精度、高动态和无缝的。未来的综合导航定位技术主要包括单点快速高精度定位技术和特殊地区导航定位技术两大类。本文简要介绍了这两类导航定位技术的现状及今后的发展趋势。     

南海北部冬季和夏季逆风流机制初探Ⅱ.季风逆风流产生机制

分析讨论了季风风应力、大陆坡地形及底摩擦在产生季风逆风流的必要条件和间接逆风流诊断判据中的作用；应用季风逆风流必要条件和间接逆风流诊断判据，解释冬季风和夏季风逆风流是如何产生的。结果表明：季风风应力是产生季风逆风流的主导因素；冬季风风应力、大陆坡地形及底摩擦三者联合作用导致表层海水在大陆坡上产生辐合生成高水位带和高动力高度带，在大陆被北侧产生NE向的冬季逆风流，南侧产生SW向顺风流；夏季风风应力、大陆坡地形及底摩擦三者联合作用导致表层海水在大陆坡上产生辐散生成低水位带和低动力高度带，在大陆被北侧产生SW向的夏季逆风流，南侧产生NE向的顺风流；冬季风盛行期间，风致经巴士海峡流入南海的黑潮水，将加速冬季逆风流的形成，加大冬季逆风流的强度；夏季风盛行期间，风应力的作用使巴上海峡以东的黑潮水不能进入南海，即使别的原因令巴上海峡以东的黑潮水流入南海，但高温、高盐的黑潮水对夏季逆风流具有阻扼作用。     

基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型

作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。     

基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

利用卫星云图资料制作热带气旋预报路径的一种算法

根据台风生成后在云场中移动的环境条件,引入一个环境作用于台风中心的热力梯度力方向,用该热力梯度力方向与当前台风的移动方向相结合,研究台风移动过程的变化规律,寻找一种简易可行的台风路径预报方法．经过多年实践,本文揭示出台风中心未来沿着当前移动方向与环境作用于台风中心的热力方向合成移动的基本规律：当前台风中心移向与前方晴空区中轴线相交时,台风沿着当前移向前进到与阻挡轴线相交点相距4个纬距的位置时便发生偏转,逐渐与阻挡轴线走向趋于一致;若当前台风中心距相交点的距离小于或等于4个纬距时,则从当前位置发生偏转．文中利用以上规律研制出台风移向变化方程和移动轨迹方程．     

基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型

利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）;然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。     

Deriving Changjiang coastal zone wind from C-band SAR and its application to salinity simulation

Wind plays an important role in hydrodynamic processes such as the expansion of Changjiang （Yangtze） River Diluted Water （CDW）, and shelf circulation in the Changjiang estuary. Thus, it is essential to include wind in the numerical simulation of these phenomena. Synthetic aperture radar （SAR） with high resolution and wide spatial coverage is valuable for measuring spatially inhomogeneous ocean surface wind fields. We have collected 87 ERS-2 SAR images with wind-induced streaks that cover the Cbangjiang coastal area, to verify and improve the validity of wind direction retrieval using the 2D fast Fourier transform method. We then used these wind directions as inputs to derive SAR wind speeds using the C-band model. To demonstrate the applicability of the algorithms, we validated the SAR-retrieved wind fields using QuikSCAT measurements and the atmospheric Weather Research Forecasting model. In general, we found good agreement between the datasets, indicating the reliability and applicability of SAR- retrieved algorithms under different atmospheric conditions. We investigated the main error sources of this process, and conducted sensitivity analyses to estimate the wind speed errors caused by the effect of speckle, uncertainties in wind direction, and inaccuracies in the normalized radar cross section. Finally, we used the SAR-retrieved wind fields to simulate the salinity distribution off the Changjiang estuary. The findings of this study will be valuable for wind resource assessment and the development of future numerical ocean models based on SAR images.