海水透明度遥感数据检验评估研究

海水透明度是潜艇潜没深度和水雷布设的主要参数,获取海水透明度的方法有传统船舶观测和卫星遥感反演监测.通过海水透明度传统船舶实测资料与卫星遥感监测资料的对比分析,检验评估了海水透明度遥感反演产品的精度,建立了两者的线性关系,校正了海水透明度遥感反演产品的精度.     

导航电子地图生产过程中的质量控制方法

从分析导航电子地图数据特点和质量特性入手,给出导航电子地图生产过程中从检测标准、质控设置、检验手段到质量改进的质量控制过程。     

高性能机载云粒子成像仪研制及应用

机载云粒子成像仪是目前直接观测云中粒子谱分布和形状特征的关键设备,在云物理结构探测、遥感反演验证、数值模式云物理过程改进和人工影响天气等领域具有十分重要的作用。因此,针对现有进口仪器性能和应用方面的不足,开发更高性能的云粒子探测仪器十分必要。通过2011年启动的国家重大科学仪器设备开发专项—机载云粒子谱仪与成像仪研制项目,研制出国产高性能机载云粒子测量系统。经过多年的研制和反复测试,解决和显著改进了激光光束均匀化、弱信号探测、多路并行处理及微粒消衍射等关键技术,从而提高了探测器像元的光功率均匀性和一致性,使光斑区域内平均光功率密度提高约3倍,从而改进了粒子成像能力。采用更高分辨率国产光电线阵探测器,测量响应时间明显缩短,对小云粒子的探测能力明显提高。研制的仪器通过一系列基础参数测试、系统优化、环境适应性实验和累计60多架次的飞行测试。对2018年11月5日进行的两架次对比探测结果的初步分析表明,新研制的云粒子成像仪对小粒子浓度的测量精度较进口仪器提高一个量级左右,测量数据起伏更小,稳定性更高,并且可正确获得更清晰可靠的云粒子形态特征。      

中国夏季降水预测因子潜在技巧分布图及应用

影响我国夏季汛期降水异常的因子繁多,不同因子之间复杂的相互作用制约我国夏季降水季节预测水平。目前动力模式对降水预测技巧水平较低,如何开发客观统计预报方法,提高我国夏季降水预报技巧依然存在挑战。该文基于最小二乘法拟合和交叉检验方法,提出一种搜索预测因子潜在预测技巧的方法（潜在技巧分布图）,并基于该方法开发预测因子自动选择器,建立中国夏季降水异常自动统计预测模型。与传统线性相关分析相比,潜在技巧分布图不受极端气候事件影响,可直观展现具有显著预测技巧的前兆信号,而预测因子自动选择器则能从潜在技巧分布图中自动筛选最优预测因子,获得逐年不同的预测因子,更符合中国夏季降水异常影响因子多样性的客观事实。在完全剔除预测当年信息的回报试验中,该预测模型对1999—2019年中国夏季汛期降水异常的历史回报技巧明显高于动力模式。通过方差订正,历史回报降水的PS评分从71.00分提高到82.10分,显示了该模型的潜在预报潜力。     

基于空间回归的B样条拟合在地面气温资料质量控制中的应用

将B样条拟合算法引入到地面气温资料的质量控制当中,在分析地面气温资料空间相关性的基础上,提出一种基于空间回归的B样条拟合地面气温资料质量控制方法(SRT_BSF方法)。为了检验SRT_BSF方法的有效性及适应性,利用SRT_BSF方法对多个场景地面气温资料进行质量控制,并与反距离加权方法(IDW方法)和空间回归方法(SRT方法)进行比较分析。试验结果表明,SRT_BSF方法相对于IDW方法和SRT方法更能有效地标记出地面气温资料中的存疑数据,同时多组独立案例的分析结果说明SRT_BSF方法具有更好的稳定性和适用性。      

动力降尺度和多物理参数化方案组合对华南前汛期降水集合预报的影响研究

针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统（GEFS）资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报（REFS_SINGLE）和多物理过程区域集合预报（REFS_MULTI）的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:（1）REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。（2）REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。（3）积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。（4）降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS_MULTI略微好于REFS_SINGLE。（5）基于32天的批量试验,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS_MULTI有22天大于REFS_SINGLE,表明REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS_MULTI的预报技巧好于REFS_SINGLE。      

东北夏季降水预测技巧偏低的原因探讨

1978～2018年全国夏季降水实时业务预测技巧显示东北地区明显偏低,尤其是近几年在对全国夏季旱涝的总体分布预测效果明显提高的情况下,对东北地区的预测却与实况相反,因此有必要分析该区域预测技巧偏低的原因。利用站点资料、再分析格点数据、实时预测历史数据及统计诊断等方法,探讨了动力气候模式预测能力以及东北夏季降水预测的认识缺陷。通过系统地回顾东北夏季旱涝的气候特征、影响因子及预测方法等方面的研究进展,以及东北夏季降水实时预测检验,得出预测技巧偏低的可能原因:（1）东北初夏降水主要受东北冷涡活动的影响,盛夏主要受西太平洋副热带高压、东北南风和中高纬环流型的共同作用,而业务常用的国内外主要动力气候模式无法准确反映与东北初夏和盛夏降水相联系的关键环流系统;（2）东北夏季降水与全球海温的关系较弱且不稳定,尤其是与ENSO的关系较为复杂,年际关系随年代际变化而波动,即ENSO不是预测东北夏季降水的强信号;（3）东北夏季降水具有明显的季节内、年际和年代际等多时间尺度变率,夏季降水受到多种时间尺度信息的叠加和调控,不同尺度变率的贡献相当,且影响系统不同,导致预测难度较大。最后,进一步探讨了东北夏季降水预测存在的科学问题及可能的解决途径,以期为夏季业务预测提供参考。     

BCC_CSM1.1m模式对福建前汛期降水预测的误差订正

采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。     

基于短时强降水概率预报的模糊检验试验

利用短时强降水概率预报模型生成短时强降水(≥20mm/h)概率预报产品,并对其进行“点对面”模糊检验试验。结果表明:短时强降水(≥20mm/h)概率预报和SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)的“点对面”TS评分均明显高于相应的“点对点”评分,短时强降水(≥20mm/h)预报结果可在30～40km范围内进行调整;短时强降水(≥20mm/h)概率预报在概率为30%时TS评分达到最大,Bias接近为1,预报偏差最小;短时强降水(≥20mm/h)概率预报比SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)预报更具有参考价值。