冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析

植被理化参数与许多有关植物物质能量交换的生态过程密切相关,定量分析植被反射光谱对理化参数的敏感性是遥感反演理化参数含量的前提。本文采用EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)全局敏感性分析方法,利用PROSAIL辐射传输模型分析了冠层疏密程度对叶片生化组分含量、冠层结构以及土壤背景等多种参数敏感性的影响,并对植被理化参数反演所需先验知识的精度问题进行了初步探讨。研究表明:(1)对于较为稠密的冠层,可见光波段的冠层反射率主要受叶绿素含量的影响,近红外和中红外波段的冠层反射率主要受干物质量和含水量的影响;(2)对于稀疏的冠层,LAI是影响400—2500 nm波段范围内冠层反射率的最重要参数,土壤湿度次之,叶片生化参数对冠层反射率的敏感性较低;(3)在已知稀疏冠层LAI的情况下进一步确定土壤的干湿状态,可显著提高冠层反射率对叶绿素含量的敏感度,有助于稀疏冠层叶绿素含量的反演。     

基于TIGGE资料的地面气温延伸期多模式集成预报

基于TIGGE资料中心提供的CMC、ECMWF、UKMO及NCEP四个集合预报中心2008年7月1日-9月30日北半球中纬度地区地面气温10 ～ 15 d延伸期集合预报产品,首先采用Tala-grand分布及离散度—误差关系评估了单个预报系统的预报性能,然后分别利用多模式集成平均(Ensemble Mean,EMN)、消除偏差集成平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)及多模式超级集合(Multi-model Superensemble,SUP)对地面气温进行多模式集成预报试验.由于逐日的延伸期预报准确率相对较低,因此人们更关注延伸期预报对天气过程的预报准确率.对各个集合预报系统的逐日预报资料以及逐日“观测”资料做滑动平均,并对处理后的资料进行多模式集成,最后对超级集合预报的训练期长度进行调试,以获得最佳训练期长度.结果表明,四个集合预报系统的离散度相对于均方根误差都偏小,ECMWF预报效果最好,NCEP次之,UKMO预报效果最差.EMN、BREM及SUP三种多模式集成方法的预报效果均优于单个系统且SUP对预报效果的改善最明显.滑动平均后,预报误差进一步降低,且滑动步长越长,误差越小.对于SUP的训练期,逐日预报和3d滑动平均10～12 d预报最佳训练期长度为75 d;13 ～ 15 d预报最佳训练期长度为35 d;5 d及7d滑动平均其训练期长度在各个时效均以35 d为宜.     

Compact radio cores and the relation between the radio and optical axes of elliptical galaxies

We have reinvestigated the reported tendency for the extended radio structures associated with bright elliptical galaxies to be oriented preferentially along the optical minor axes. It is found that such a tendency exists only for those galaxies in which the compact radio cores coincident with their nuclei are quite prominent. If the galaxies are divided into two groups according to whether their cores account for less than or greater than 10 per cent of the total flux density at 2.7 GHz, the angle Φ (between the radio axis and the optical minor axis) appears to be uniformly distributed between 0‡ and 90‡ for the former, but is nearly always < 30‡ for the latter group. One possible explanation is that the radio emission from compact cores suffers thermal absorption by ionized gas that is distributed differently in the two groups.     

10～30 d延伸期预报研究进展和业务现状

10～30 d延伸期预报在气象业务发展和国民经济服务中具有重要的作用。本文回顾了关于延伸期预报的相关理论和技术研究进展,概要介绍了国内外开展延伸期预报业务现状;结合目前气象科技发展水平,进一步分析和阐述了现阶段我国开展延伸期预报业务亟待解决的关键技术问题,旨在共同探讨和推动延伸期预报业务的发展。     

改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究

基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要。针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进。该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测。在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据。将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证。实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%。     

扩展共线方程结合车载组合全景相机影像区域网平差

利用扩展共线方程实现组合相机单片影像的空中三角测量,通过该方法来提高全景影像的定位精度。由于组合全景相机中各子相机刚性固定,相机间的相对位姿参数可以精确标定,因此利用扩展共线方程模型,可以将组合全景相机的构像单元从单个子相机影像扩展为整个组合相机获取的多张影像。与已有的球模型方法,包括球理想模型和球严密模型方法相比,本文所用的扩展共线方程方法使用各子相机影像像点作为观测值,避免了球模型方法中由各子相机摄影中心不重合导致的球模型投影误差和摄站内重叠区域融合误差。试验结果表明:与球模型方法相比,本文方法无需模型投影和摄站内重叠区域融合等繁琐的处理过程,避免了由其引起的精度损失,保证了空三网稳定性的同时提高了定位精度。     

2011年江西汛期降水低频分量的延伸期预报试验

利用2011年2-8月逐日降水量序列及东亚地区850hPa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression, MLR)模型,对5-7月江西降水10-30d和50-70d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明：2011年江西降水存在显著的10-30d和50-70d的振荡周期。降水50-70d低频分量延伸期预报技巧明显优于10-30d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50-70d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。     

低频图在贵州汛期延伸期强降水预测中的应用

本文基于低频图方法对贵州省2011—2015年59次区域性强降水过程对应的500hPa低频流场进行EOF统计分析,建立贵州省强降水过程的统计预测模型,通过外推试验开展贵州2016年汛期延伸期强降水过程预测,利用回算试验的预测准确率评估该方法的本地适用性。结果表明:影响贵州强降水的6个低频关键区分别为贝加尔湖以西地区(40°~70°N,80°~110°E,1区)、贝加尔湖以东地区(40°~70°N,110°~150°E,2区)、中国西南地区东部至华中地区(25°~40°N,100°~120°E,3区)、西太平洋地区(10°~40°N,120°~140°E,4区)、孟加拉湾地区(0°~25°N,70°~100°E,5区)和中国南海地区(0°~25°N,100°~120°E,6区)。当1、4区出现低频反气旋,3、5区出现低频气旋,2、6区有配合其它关键区的低频系统活动的环流配置为贵州省强降水过程预测模型。2016年汛期强降水过程进行预测试验的预测准确率为39.2%,表明低频图方法在贵州省强降水过程预测中的应用效果较好。     

中期数值天气预报业务的回顾与展望

本文回顾了近年来国内外中期数值天气预报业务的新进展,简略地介绍了当今国外（以欧洲中期天气预报中心为主）和我国中期数值天气预报业务系统。最后对未来中期数值天气预报的发展作一展望,指出其未来发展的主要方向。     

线阵CCD指向角解算方法的模拟实验研究

本文根据卫星线阵CCD指向角的特点提出简化解算模型,用单位四元数来描述旋转角,以几乎无偏估计作为平差方法。通过一系列模拟实验证实在外方位元素初值比较准确的前提下可以以较高精度求得设计的参数。模拟了不同的姿态稳定度、控制点精度、控制点密度、岭参数及航线长度对解算结果的影响。