北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

相控阵天气雷达监测预警龙卷风的过程剖析

天气雷达作为龙卷风监测预警的重要手段之一,应用具有超高时空分辨率的X波段双极化相控阵天气雷达系统,较好地捕获并提前预警龙卷风。以2022年6月19日07时发生在广东佛山南海的一次龙卷风为例,详细剖析龙卷生消及雷达监测预警过程。借助雷达智能预警软件,利用X波段双极化相控阵天气雷达的双偏振量和超高时空分辨率数据,实时反演三维风场和分析龙卷碎片(TVS)特征,能够显著提高龙卷风监测预警水平。实例表明,本次成功地提前18分钟预警龙卷,进一步说明了X波段双极化相控阵天气雷达在强对流天气探测方面具有较强的生命力。     

几种再分析地表气温资料在中国区域的适用性评估

应用台站观测资料对ERA-40、NCEP/NCAR、NCEP/DOE和JRA-25等几种再分析地表(2m)气温资料在中国不同区域、不同年代和季节的气候均值、年际变化和变率特征及其气候趋势等所反映出来的适用性问题进行了系统评估.结果表明,几种再分析产品在全国大多数地区的气候变化研究中都具有一定的合理性,特别是1979年以后的资料可靠性更高一些.但相比而言,它们在冬季的可信度一般要高于夏季,东部地区的可信度一般要高于西部地区;ERA-40和JRA-25再分析产品的适用性要高于NCEP/NCAR和NCEP/DOE再分析产品;其中,JRA-25在均值、年际变化和变率特征的描述上具有更高的可靠性,而ERA-40在长期气候变化趋势(44年)的描述上则要明显优于NCEP/NCAR再分析产品.     

基于极坐标投影的多谱勒雷达数据栅格化技术

通过研究球面距离算法、极坐标投影原理及新一代多谱勒天气雷达产品的数据存储格式,实现精度较高的雷达数据栅格化,为雷达回波追踪、降水算法优化、短时临近预报等相关的应用与研究提供经过仰角订正、球面距离订正后的更准确更通用的产品数据.     

基于TLS的滑坡形变分析方法研究

以四川理县一地质滑坡为例,分析扫描点空间位置的理论精度,探讨点云数据获取以及点云过滤、点云拼接、地理参考等数据预处理的关键技术,给出一套比较直观、全面的滑坡形变分析方法,包括基于点云比较的形变分析、基于TIN比较的形变分析、基于特征点的形变分析以及基于DEM的形变分析。为了充分利用非地面点云数据,提出一种提取滑坡区域电线杆、树干的几何特征来分析滑坡水平变化的新方法。通过分析得到的滑坡形变量与GNSS远程实时监测结果基本一致。     

双偏振雷达差分传播相移的五种滤波方法对比分析

为了对双线偏振雷达的差分传播相移ΦDP进行滤波降噪处理,提高双线偏振雷达识别粒子、估测降水的能力。通过对C波段双线偏振雷达差分传播相移分别采用滑动平均、中值滤波、FIR滤波、卡尔曼滤波和小波分析5种不同方法地介绍,利用中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室移动式C波段双线偏振雷达(POLC)2013年外场试验观测资料,对比分析了经5种方法处理后的差分传播相移ΦDP径向数据,及其分别在降水估测中应用的效果。结果表明:采用FIR滤波方法、卡尔曼滤波方法和小波分析方法对ΦDP径向数据进行处理的效果比传统的滑动平均和中值滤波方法好;其中小波分析处理的ΦDP径向数据波动最小,再经过变距离法拟合的KDP数据的负值能够得到最有效地抑制,最后应用到R(KDP)降水估测中的精度最高。     

整合多源异构的城市规划数据进行认知交流的研究

针对整个城市规划过程的参与者对规划数据的不同种类、不同层次认知需求,本文利用本体思想对包括GIS数据、规划文档、规划图件等多源异构的规划数据进行关系重构,设计本体模型要素的数据语义关系,定义数据间的关联关系,实现基于本体方法的规划领域语义表达算法,方便了各类规划参与者对规划方案认识的交流:同时根据用户特征分类,进行本体关系的逻辑推理,过滤冗余信息,进行多源异构规划数据的可视化。     

Seismic Ground Motion Expected for the Eastern District of Naples

The seismic ground motion of a test area in the eastern district of Naples is computed with a hybrid technique based on the mode summation and the finite difference methods. This technique allows us the realistic modelling of source and propagation effects, including local soil conditions. In the modelling, we consider the 1980 Irpinia earthquake, a good example of strong shaking for the area of Naples, which is located about 90 km from the epicenter.The detailed geological setting is reconstructed from a large number of drillings. The sub-soil is mainly formed by alluvial (ash, stratified sand and peat) and pyroclastic materials overlying a pyroclastic rock (yellow neapolitan tuff), representing the neapolitan bedrock. The detailed information available on mechanical properties of the sub-soil and its geometry warrants the application of the sophisticated hybrid technique.As expected, the sedimentary cover causes an increase of the signal's amplitudes and duration. If thin peat layers are present, the amplification effects are reduced, and the peak ground accelerations are similar to those observed for the bedrock model. This can be explained by the backscattering of wave energy at such layers, that tend to seismically decouple the upper from the lower part of the structure.For SH-waves, the influence of the variations of the S-wave velocities on the spectral amplification is studied, by considering locally measured velocities and values determined from near-by down-hole measurements. The comparison between the computed spectral amplifications confirms the key role of an accurate determination of the seismic velocities of the different layers.The comparison performed between a realistic 2-D seismic response and a standard 1-D response, based on the vertical propagation of waves in a plane layered structure, shows considerable difference, from which it is evident that serious caution must be taken in the modelling of expected ground motion at a specific site.     

中国交通运输投资及其经济溢出效应时空演化——1997-2013年省级面板的实证

交通运输投资是区域规划和政策制定的重要内容,但交通运输投资对促进经济增长的时空效应仍存在较大争议。在总结交通成本、交通投资与经济增长关系的基础上,建立1997-2013年省级尺度的交通运输投资、劳动力和经济总量的面板模型,综合评估交通投资对经济增长的多尺度时空间效应。研究发现：① 全国层面上看,交通投资对经济增长具有显著的引导效应,其弹性系数为11.4%,但在不同地区这一弹性系数存在显著差异。总体上,在城市化水平和社会基础较好的东部和东北地区,交通运输投资对社会经济增长的作用更加明显。② 在时间尺度上,随着中国城市化水平的不断扩大,交通投资对经济增长的作用也逐渐增强。③ 在考虑交通投资和经济总量时间滞后性之后,在全国层面上,当期交通投资和前期交通运输投资对经济的增长作用程度大致相同,但相对中西部地区而言,东部地区当期交通投资对经济增长作用更加显著。考虑到交通运输投资的这种时空差异,应根据不同地区不同发展阶段的特点,采取谨慎地投资策略以强化对经济增长的引导作用。     

Automatic Determination of Stellar Atmospheric Parameters Using Neural Networks and Instance-Based Machine Learning

In this article we show how machine learning methods can beeffectively applied to the problem of automatically predictingstellar atmospheric parameters from spectral information, a veryimportant problem in stellar astronomy. We apply feedforwardneural networks, Kohonen's self-organizing maps andlocally-weighted regression to predict the stellar atmosphericparameters effective temperature, surface gravity and metallicityfrom spectral indices. Our experimental results show that thethree methods are capable of predicting the parameters with verygood accuracy. Locally weighted regression gives slightly betterresults than the other methods using the original dataset asinput, while self-organizing maps outperform the other methods when significant amounts of noise are added. We also implemented a heterogeneous ensemble of predictors, combining the results given by the three algorithms. This ensemble yields better results than any of the three algorithms alone, using both the original and the noisy data.