寒潮影响下江苏沿海风浪场数值模拟研究

基于第三代浅水波浪数值预报模型SWAN,建立自西北太平洋嵌套至东中国海、江苏沿海的三重嵌套模型,对2010年12月12日至15日江苏沿海寒潮大风引起的风浪过程进行了数值模拟研究。利用西北太平洋和江苏沿海实测数据对模型进行了验证,结果表明SWAN嵌套模型能较好地模拟江苏沿海寒潮风浪场的时空分布。通过响水站实测数据对江苏沿海底摩擦系数进行了率定,研究表明选取Collins拖曳理论中摩擦因数C_f=0.001时,有效波高模拟误差相对较小。寒潮风浪场的特征分析表明,有效波高分布与风场分布基本一致,寒潮风浪在江苏沿海北部影响较为显著,辐射沙洲附近由于其特殊地形影响相对较小。     

动力数值模式侧边界强迫的改进试验

通过修正嵌套模式侧边界缓冲区温度强迫项的计算方法,使区域气候模式所刻画的温度日变化信息与不同下垫面区域的天气变化规律相符合.进而利用数值模式ASRegCM研究了侧边界缓冲区温度强迫的改进处理对嵌套模式模拟效果的影响,并讨论了其对模拟结果改进的可能机制.数值试验结果表明,该侧边界缓冲区强迫的改进对地面气温和降水距平分布的...     

Asymmetric copula in multivariate flood frequency analysis

The univariate flood frequency analysis is widely used in hydrological studies. Often only flood peak or flood volume is statistically analyzed. For a more complete analysis the three main characteristics of a flood event i.e. peak, volume and duration are required. To fully understand these variables and their relationships, a multivariate statistical approach is necessary. The main aim of this paper is to define the trivariate probability density and cumulative distribution functions. When the joint distribution is known, it is possible to define the bivariate distribution of volume and duration conditioned on the peak discharge. Consequently volume–duration pairs, statistically linked to peak values, become available. The authors build trivariate joint distribution of flood event variables using the fully nested or asymmetric Archimedean copula functions. They describe properties of this copula class and perform extensive simulations to highlight differences with the well-known symmetric Archimedean copulas. They apply asymmetric distributions to observed flood data and compare the results those obtained using distributions built with symmetric copula and the standard Gumbel Logistic model.     

海洋环流模式的发展和应用Ⅱ.近海和区域环流模式

回顾了近20年来中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体动力学数值模拟国家重点实验室近海和区域海洋环流模式发展和应用的历程.介绍了正压区域海流模式在中国近海海流数值模拟研究当中的应用以及一个24层、最高水平分辨率为0.25°×0.25°的三重嵌套的中国近海环流模式及其应用.在嵌套模式基础上,基于变分原理,建立了一个中国近海环流的资料同化分析系统.初步结果表明,资料同化提高了模式计算的真实性,所揭示的黑潮的强度和流幅、夏季黄海冷水团的位置等都更接近观测结果.     

分析初值对暴雨数值预报影响的试验

使用统计插值方案，对1990年11月7—9日和1991年7月27—29日两次暴雨过程，形成几种不同资料源和水平分辨率的客观分析初值。通过三重网格预报模式嵌套计算，探讨初值给于我国东部地区48小时暴雨数值预报的影响。     

综合大地主题及其实用模型

本文第一次提出“综合大地主题”的命题,并给出了定义。列出十类综合大地主题各自的已知和待求元素,应用嵌套系数法给出它们的实用解算模型。并应用临界点和赤交点的精确位置作为判定条件,使任意二点间的任何类型的大地主题,都能获得确定唯一正确的解。给出的实用模型和嵌套系数法同样在适用范围方面不受距离的局限,可用于1—2万公里的任意距离,都能获得预期的精度。宜于电算,程序短,解算快。若采用PC-1500机,一般解算一题仅需1分钟。     

一种渐变网格方案及其与嵌套网格方案的比较

本文给出了一种渐变网格及其相应的数值积分方案，并利用线性平流方程，分别采用该渐变网格、不等距网格和3种嵌套网格共5种方案进行数值试验。结果表明，在套网格方案中，采用精度较高且截断误差相近的不同格式进行嵌套计算误差较小；而变网格(包括渐变网格和不等距网格)方案既能简化积分过程，又能避免反射波，从而明显地提高了计算精度。     

套网格预报中几种边界条件的试验

采用国家气象中心五层原始方程业务模式，用单向自嵌套方法，对常用的几种侧边界条件进行了对比试验。结果表明：加密网络可以改善预报效果，在试验的几种边界处理方案中，以Ｄａｖｉｅｓ方案的效果最好，不需要采用其他技术处理，就能使边界附近不产生扰动，分析的等值线光滑，计算稳定性好，可以使业务预报更加可靠，效果更加理想。     

Geophysical data integration,stochastic simulation and significance analysis of groundwater responses using ANOVA in the Chicot Aquifer system,Louisiana, USA

Data integration is challenging where there are different levels of support between primary and secondary data that need to be correlated in various ways. A geostatistical method is described, which integrates the hydraulic conductivity (K) measurements and electrical resistivity data to better estimate the K distribution in the Upper Chicot Aquifer of southwestern Louisiana, USA. The K measurements were obtained from pumping tests and represent the primary (hard) data. Borehole electrical resistivity data from electrical logs were regarded as the secondary (soft) data, and were used to infer K values through Archie’s law and the Kozeny-Carman equation. A pseudo cross-semivariogram was developed to cope with the resistivity data non-collocation. Uncertainties in the auto-semivariograms and pseudo cross-semivariogram were quantified. The groundwater flow model responses by the regionalized and coregionalized models of K were compared using analysis of variance (ANOVA). The results indicate that non-collocated secondary data may improve estimates of K and affect groundwater flow responses of practical interest, including specific capacity and drawdown.

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Résumé  L’intégration de données entre en jeu lorsque plusieurs niveaux intermédiaires d’assistance sont nécessaires pour corréler données primaires et secondaires de diverses manières. Le présent article décrit une méthode géostatistique qui intègre les mesures de conductivité hydraulique (K) et les données de résistivité électrique, afin d’estimer plus efficacement la distribution de K dans l’Aquifère Supérieur de Chicot, au sud-ouest de la Louisiane (Etats-Unis). Les mesures de K sont issues des pompages d’essai et représentent les données primaires (“dures”). Les données des diagraphies de résistivité électrique ont été considérées comme des données secondaires (“molles”), à partir desquelles les valeurs de K ont été déduites, par la loi d’Archie et l’équation de Kozeny-Carman. Un pseudo semi-variogramme croisé a été développé afin de pallier à l’absence de colocalisation des données de résistivité. Les incertitudes sur les semi-variogrammes automatiques et sur les pseudo semi-variogrammes croisés ont été quantifiées. Les réponses du modèle d’écoulement des eaux souterraines aux modèles régionalisés et co-régionalisés de K ont été comparés, par les analyses de variance (ANOVA). Les résultats montrent que les données secondaires non-colocalisées peuvent améliorer les estimations de K, et affecter efficacement les réponses des écoulements souterrains, y compris les débits spécifiques et les rabattements.

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Resumen  La integración de datos es un gran desafío cuando existen diferentes niveles de apoyo entre datos primarios y secundarios que es necesario correlacionar de varias maneras. Se describe un método geoestadístico el cual integra mediciones de conductividad hidráulica (K) y datos de resistividad eléctrica para tener una mejor estimación de la distribución de K en el Acuífero Chicot Superior del suroeste de Luisiana, Estados Unidos de América. Las mediciones de K se obtuvieron de pruebas de bombeo y representan los datos primarios (duros). Los datos de sondeos de resistividad eléctrica se consideraron como datos secundarios (suaves) y se usaron para inferir valores de K a través de la ley de Archie y la ecuación de Carman-Kozeny. Se desarrolló un pseudo semivariograma cruzado para enfrentar la falta de colocación de datos de resistividad. Se cuantificaron las incertidumbres en los auto-semivariogramas y en los semivariogramas cruzados. Las respuestas del modelo de flujo de agua subterránea por los modelos coregionalizados y regionalizados de K se compararon usando el análisis de varianza (ANOVA). Los resultados indican que los datos secundarios no colocados pueden mejorar los estimados de K y afectar las respuestas de flujo de agua subterránea de interés práctico, incluyendo capacidad específica y descenso.

     

A Proposed Method for Spatial Data Disaggregation and Interpolation

The Model for External Reliance of Localities in (MERLIN) Coastal Management Zones is a proposed solution to allow scaling of variables to smaller, nested geographies. Using a principal components analysis and data normalization techniques, smaller scale data relationships are linked to data relationships within larger geographies and scaling factors are developed for each. In using these relationships, MERLIN will derive a set of variables scaled to a desired geography representing the attributes of the population present. The concept driving MERLIN's development is that correlations between variables at a specific location and level of geography can be tested and applied to other scales for interpolations. This flexibility and relative simplicity of calculation make MERLIN a valuable tool in many types of social research and for data interpolation. In a pilot study, the MERLIN model is applied to counties along the Gulf Coast of Florida to create a well-being index at the census tract level. Results reveal a landscape that better accounts for the localized patterns of values situated within a larger geographic unit.