基于模拟脚本的气象自动绘图系统

气象自动绘图系统（MEPAS）是一款紧贴我国业务数据环境,以MICAPS和GRIB1/GRIB2数据为主要输入源来实现自动化绘图的业务系统。MEPAS集成了多种物理量和对流参数的计算算法,在中尺度分析方面独具特色。MEPAS主要通过编写XML配置文件来模拟脚本,以命令行的方式运行,它学习简单,使用方便,运行稳定,出图高效,可用于业务系统的建设,也可用于气象科研,具有较高的应用推广价值。MEPAS通过模拟脚本实现自动绘图的技术可以被MICPAS借鉴或吸收,以填补MICAPS脚本交互的技术空白。     

基于C5.0算法的胃癌生存预测模型研究

我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42％,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明：C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考.     

基于Landsat ETM+影像的干旱半干旱地区地表温度反演研究与分析

利用武威地区2008年5月30目的Landsat ETM＋第六波段数据。经过大气和比辐射率校正后,运用单窗算法反演武威地区地表温度,得出该地区夏季地面温度场的分布规律。结果表明,冰川表面温度最低,针叶林及绿洲次之,沙漠最高,地表温度以绿洲为中心从里到外呈带状分布。并运用归一化植被指数（NDVI）计算该地区植被覆盖度（Fg）,进一步研究植被盖度及归一化植被指数与地表温度的相互关系,结果表明几种典型地物随NDVI值的减小,温度呈递增关系,植被盖度与地袁温度成线性负相关。     

机载测雨雷达两种反演方法的优化和综合利用的模拟研究

由于机载雷达的天线不能做得太大,如果想获得一个较好的束向分辨率,就不得不使用X波段的频率,而该波段的电磁波穿过雨区时会受到衰减,直接利用视反射率进行降水反演就会产生很大的误差,因此,衰减效应必须进行校正。两种降水反演方法——立体雷达方法和双束算法,在实际的反演中各有优缺点。立体雷达方法对边界条件要求高,而双束算法在雨团中心雨强大处会有较大的误差。引入权重因子后的立体雷达方法－双束算法(综合算法)能充分发挥两种方法的优点,从而更具适用性和准确性。     

新疆霾天气监测的优化对策研究

针对新疆气象局普查全疆105个国家级气象站1951—2008年人工观测的霾天气历史记录时,发现新疆霾天气人工观测历史资料的统计数据出现明显不符合实际情况的异常现象,为探究出现这些异常现象的根本原因,研究人员分别采用历史资料统计法、问卷调查法、归纳分析法等多种方法,面向全疆观测员、预报员、业务管理人员等收集其对霾天气监测现状的看法和建议,进而归纳和总结出新疆霾天气监测业务中存在的主要问题,并针对存在的问题提出新疆霾天气监测的优化对策与措施,这些优化对策与措施已经应用于新疆气象观测站的日常霾天气业务中,且取得了一定的成效。     

大量气象数据小文件自适应优化传输

为满足气象实时资料传输中大量气象数据小文件的高时效传输需求,对其中的数据传输服务进行优化,提出一种基于实时网络状况的自适应数据传输优化方法。该方法采用优化网络传输协议并使用文件压缩技术,通过获取网络传输线路上的实时参数,实时调整压缩参数和网络传输参数以优化传输性能。在自适应压缩时,通过试验分析和归纳,确立了气象数据小文件标准为文件小于50 KB;根据网络实时状况,设计了基于实时网络状况自适应调整压缩等级的算法。在自适应传输参数调优中,研究了TCP缓冲区大小和TCP并发连接数在GridFTP协议中的重要性,针对实时网络状况,分别设计了自适应调整TCP缓冲区大小和TCP并发连接数的算法,算法提升传输性能65%。对以上提出各自适应参数调整算法进行试验验证表明,融合压缩和网络传输的自适应调优方法能显著提升气象小数据文件的传输性能近500倍。     

Ensemble retrieval of atmospheric temperature profiles from AIRS

ABSTRACT Satellite-based observations provide great opportunities for improving weather forecasting. Physical retrieval of atmo spheric profiles from satellite observations is sensitive to the uncertainty of the first guess and other factors. In order to improve the accuracy of the physical retrieval, an ensemble methodology was developed with an emphasis on perturbing the first guess. In the methodology, a normal probability density function （PDF） is used to select the optimal profile from the ensemble retrievals. The ensemble retrieval algorithm contains four steps： （1） regression retrieval for original first guess; （2） perturbation of the original first guess to generate new first guesses （ensemble first guesses）; （3） using the ensemble first guesses and nonlinear iterative physical retrieval to generate ensemble physical results; and （4） the final optimal profile is selected from the ensemble physical results by using PDE Temperature eigenvectors （EVs） were used to generate the pertur- bation and generate the ensemble first guess. Compared with the regular temperature profile retrievals from the Atmospheric InfraRed Sounder （AIRS）, the ensemble retrievals RMSE of temperature profiles selected by the PDF was reduced between 150 and 320 hPa and below 400 hPa, with a maximum improvement of 0.3 K at 400 hPa. The bias was also reduced in many layers, with a maximum improvement of 0.69 K at 460 hPa. The combined optimal （CombOpt） profile and a mean optimal （MeanOpt） profile of all ensemble physical results were improved below 150 hPa. The MeanOpt profile was better than the CombOpt profile, and was regarded as the final optimal （FinOpt） profile. This study lays the foundation for improving temperature retrievals from hyper-spectral infrared radiance measurements.     

基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。     

基于葵花8卫星的上海市夏季对流初生预报研究

参考Mecikalski et al(2010a;2010b)提出的基于GOES系列卫星的对流初生预报方法,针对上海市夏季对流天气特征建立了基于高时空分辨率的静止气象卫星数据的上海市对流初生判识及预报方法。利用该方法对上海市的一次对流初生个例进行了分析,并对2016年7-8月的12次对流初生事件进行了预报试验,结果表明:方法提取的各个指标能够很好地体现对流初生过程中云团的发展变化特征并能剔除掉成熟对流云团边缘像元的干扰;在12次对流初生事件中,成功地预报了其中的11次,预报时间较对流初生时间平均提前了约30 min,但是对于局地弱对流过程该方法仍有一定的缺陷。     

GPS资料同化中一种快速优化算法

GPS资料同化最终归结为一个大规模的无约束优化问题。由于问题的维数很高，使得寻找到一种快速且节约存储的优化算法成为GPS资料同化能否满足在业务数值天气预报上的要求的关键。提出了一种新的优化算法。该方法把L-BFGS和HFN两种方法动态的结合起来，同时利用有限差分技术和截去技术，使算法在存储和计算量适合当前设备的前提下，较大的提高了算法的收敛速度。数值试验表明，该方法的计算效率与L-BFGS方法相比有十分明显的改善。