一个波浪破碎散射模型的改进

为了得到与实测数据更为一致的散射模型,对KHCC03散射模型进行了改进.研究了考虑波浪破碎影响的KHCC03散射模型的适用范围.研究结果表明,KHCC03散射模型在入射角为25°～40°范围内,模型结果与实测数据吻合较好,在入射角小于25°和入射角大于40°的情况下,模型结果与实测数据差异较大.针对这一问题,对KHCC03模型进行了改进,结果表明:与原KHCC03模型相比,改进后的模型结果与实测数据吻合程度明显提高.     

白浪覆盖率模式中参量的研究

在波面位移为正态过程的假定下,推导出一种以平均周期和风速为参量的白浪覆盖率公式W=1-Φ[5.11094[-T/U10]0.7576].依据摩擦风速和U10的表达式,进一步推导出白浪覆盖率依赖于摩擦风速的形式W=1-Φ[0.5227[-T/U]0.7576]].考虑到在实际应用中,经常需要用波龄描述波浪的状态,将白浪覆盖率表示成一种形式简单的波龄的函数W=1-Φ(3.6496ξ0.7576),与Monahan等的海上测量数据符合良好.     

时间选择性衰落信道下的差分空时多普勒编码

对于差分编码的系统,接收端可利用差分编码自身的结构来进行解调,无需知道信道状态信息.因此基于时间选择性衰落信道的基扩展模型,提出一种新型的应用于时间选择性衰落信道下多输入多输出系统的差分空时多普勒(DSTD)编码方案,由该方案组成的系统可以配备任意数目的发送和接收天线.该DSTD系统发送端由频谱编码器、差分编码器和OFDM调制器串联组成,能提供最大空间-多普勒分集增益和显著的编码增益.差分编码器中酉结构的引入可以实现线性空时分离的最大似然检测,降低了译码的复杂度.仿真分析表明与已有差分系统相比,文中所提出的差分编码方案可以获得更高的分集增益.     

特定折扣率的二度价格歧视研究

研究基于垄断厂商收益最大化的特定折扣率的定价问题,给出解的具体表达式,同时解决原有文献中需求函数为非线性函数时,最优固定折扣率的解的问题。     

川藏地区及川藏铁路沿线风场特征分析

雷暴大风是影响铁路建设和交通运营安全的主要气象灾害之一,而川藏铁路作为连接四川省和西藏自治区的干线铁路,其沿线地理形势复杂,气候特征多样,被称为“最难建的铁路”,本文旨在定量分析川藏地区和川藏铁路的风场变化特征,以为川藏铁路建设和铁路列车运行、防灾减灾以及实时动态监测预警和风险评估提供科学依据。文章采用2004—2020年地面气象站观测风场和2006—2020年极大风风速资料,结合2000—2020年近21年的NCEP FNL地面风场数据,对川藏地区和川藏铁路沿线拉萨、林芝、雅安、成都4个高铁站附近的风场时空分布特征和变化规律进行分析,研究表明：(1)川藏地区西部风力高于东部,高原内陆风力大于高原东南缘和四川省。11月至次年3月是高原内陆风速最大的月份,月平均风速在高原北部和南缘能够达到7 m/s以上,夏秋季风速较小。(2)选取川藏铁路沿线拉萨站、林芝站、雅安站和成都站4个站点风场进行分析,风速表现为高原西部向东部减小的趋势。(3)在研究时段内,2018—2020年川藏铁路沿线平均风速和极大风速均呈明显增加趋势,拉萨和林芝站的大风日数也有所增加,因此2018年以来川藏铁路沿线处于风速上...     

山东一次台风龙卷过程灾调及环境和天气雷达特征分析

2018年8月19日受台风“温比亚”影响,山东省临沂市遭受龙卷袭击。通过实地灾情调查,给出了该龙卷的影响范围、灾害分布和强度评估等,综合考虑不同标识物和致灾过程,评估本次龙卷强度为EF3级。分析龙卷发生的环境和天气雷达特征,结果表明：龙卷发生在低抬升凝结高度(≤300 m)、强低层垂直风切变(≥18×10^-3s^-1)、强相对风暴螺旋度(≥350 m²/s²)和较低对流有效位能(≤400 J/kg)的有利环境条件下;龙卷超级单体嵌于台风右侧螺旋雨带内,龙卷发生在中气旋与风暴后侧下沉气流区相接一侧,与龙卷涡旋特征位置对应;龙卷及地时中气旋向下延伸加强,同时风暴顶及单体质心迅速下降;若探测到低层中等强度中气旋时应发布龙卷预警,则此次过程的龙卷预警时间提前量为15～20 min。     

First six months quality assessment of HY-2A SCAT wind products using in situ measurements

The first Chinese microwave ocean environment satellite HY-2A, carrying a Ku-band scatteromenter （SCAT）, was successfully launched in August 2011. The first quality assessment of HY-2A SCAT wind products is presented through the comparison of the first 6 months operationally released SCAT products with in situ data. The in situ winds from the National Data Buoy Center （NDBC） buoys, R/V Polarstern, Aurora Australis, Roger Revelle and PY30-1 oil platform, were converted to the 10 m equivalent neutral winds. The temporal and spatial differences between the HY-2A SCAT and the in situ observations were limited to less than 5 min and 12.5 km. For HY-2A SCAT wind speed products, the comparison and analysis using the NDBC buoys yield a bias of-0.49 m/s, a root mean square error （RMSE） of 1.3 m/s and an increase negative bias with increasing wind speed observation above 3 m/s. Although less accurate of HY-2A SCAT wind direction at low winds, the RMSE of 19.19° with a bias of 0.92° is found for wind speeds higher than 3 m/s. These results are found consistent with those from R/Vs and oil platform comparisons. Moreover, the NDBC buoy comparison results also suggest that the accuracy of HY-2A SCAT winds is consistent over the first half year of 2012. The encouraging assessment results over the first 6 months show that wind products from HY-2A SCAT will be useful for scientific community.     

上海沿海极大风速预报方程的建立和应用

运用统计分析方法,对上海沿海3个浮标站的逐小时的2min平均风速和极大风速进行分析,发现两种风速具有很好的线性关系。通过建立两种风速的回归方程,获得了估计极大风速的客观方程,对3个浮标站,单站一元一次回归方程都能很好得反映2 min平均风速和极大风速的关系,实测极大风速与拟合极大风速的平均绝对误差均小于1 m/s;3个浮标的拟合数据都是以正偏差为主;3个浮标拟合偏差2 m/s的样本数都在5%以下。利用WRF模式预报风速进行极大风速试报,结果表明,3个浮标实测极大风速与预报极大风速的平均绝对误差均小于2 m/s,偏差4 m/s的样本数在10%以下,TS评分均在74分以上,建立的极大风速客观预报方程的效果比较理想。     

"珍珠"台风强度及路径异常的分析

利用常规观测资料和NCEP 1°×1°格点资料,从能量场、湿度场、辐散场以及西南季风和越赤道气流等多方面对"珍珠"的强度及路径进行分析,发现副高前期在南海的维持以及副高后期环流形势的调整是"珍珠"强度维持和路径突变的关键;南海海域维持高能区、弱水平风垂直切变、对流层上层强大的辐散场、以及充沛的水汽供应、风场动力非对称结构等是"珍珠"强度能维持的重要原因;西南季风、越赤道气流和副高南落而引发的东南风急流形成的季风汇合线是"珍珠"北翘的直接原因.台风风场结构中不对称强风速区的转移对台风路径改变有预示作用.     

温度和体重对花尾胡椒鲷幼鱼最大摄食量的影响

研究了花尾胡椒鲷幼鱼的最大摄食量与温度和体重的关系。花尾胡椒鲷幼鱼的最大摄食量与体重呈正相关 ,二者的关系为 :Cmax=1 5 95 .3W0 .6 87(Cmax:最大摄食量 ,J/d ;W :体重 ,g)。最大摄食量随温度的变化情况为 :在实验温度为 2 2～ 2 8℃范围内 ,二者呈正相关 ,超过 2 8℃之后呈负相关。最大摄食率与体重的相关关系为 :Rmax=1 5 0 7.6W-0 .313[(Rmax:最大摄食率 ,J/(d·g) ]。采用回归分析 ,建立了由温度和体重预测该种鱼的最大摄食量和最大摄食率的模型 :Cmax=2 86 790e-0 .90 4ln(T3-77.738T2 1985 .185T -16 42 9.710 ) W0 .6 16 　n =1 6 ,r =0 .994Rmax=0 .887e1.2 6 4ln(-T3 78.0 6 1T2 -2 0 0 3.397T 172 36 .5 2 0 ) W-0 .2 83　n =1 6 ,r=0 .978