近百年全球地表月气温数据的概况与初步整合

基于国际上最著名的4套全球地表月气温数据集,即英国东安格利亚大学气候研究所数据集（CRUTEM3）、美国国家气候数据中心数据集（GHCN-V3）、美国国家航天航空局数据集（GISSTMP）和Berkeley地球表面气温数据集,从分析现有资源的状况入手,通过广泛的国际调研与合作,整合了这4套全球地表逐月气温数据集和一些主要国家或地区的区域数据集,研发了中国第一套全球陆地表面逐月气温站点数据集。该数据集共包含全球9519站、7073站及6587站的月平均气温、最高及最低气温（序列长度不低于20年）数据,同CRUTEM3和GHCN-V3数据集相比,该数据集站点密度在各个区域都有所增加,尤其是在南美洲、非洲及亚洲地区;另外,1990年代以来的站点数量显著增加,有利于降低自1990年以来全球气温变化趋势估计的不确定性。     

新型混合重取样算法在岩爆预测中的应用

针对岩爆现象发生的不均衡及发生机理受多因素影响的问题,在分析重取样技术的基础上,设计并实现了自适应选择近邻的混合重取样算法,并将其用于岩爆危险性预测.该方法结合过取样和欠取样方法的优势,改进了SMOTE过取样算法在产生合成样本过程中存在的盲目性及只能复制生成数值属性的问题,新算法能根据实例样本集内部分布的真实特性,自适应调整近邻选择策略,对不同属性的数据采取不同的复制方法生成新的少数类实例,控制和提高合成样本的质量;并通过对合成之后的数据集,用改进的邻域清理方法进行适当程度欠取样,去掉多数类中的冗余实例和边界上的噪音数据,减少其规模,在一定程度上达到相对均衡,从而,可有效地处理非均衡数据分类问题,提高分类器的性能.该算法在VCR采场岩爆实例上进行实验,预测的结果与实际情况完全一致,表明在工程实例岩爆危险性实例数据非均衡情况下实施混合重取样方案是可行的,预测准确率高,具有良好的工程应用前景.采用该方法可找到岩爆发生的主控因素,为深部开采工程的合理设计与安全施工提供科学依据.      

Space–time multiresolution atomistic visualization of MgO and MgSiO3 liquid data

First-principles molecular dynamics simulations of complex material systems such as geophysically relevant oxide and silicate liquids produce massive amounts of time-varying three-dimensional data for the atomic configurations. Given the high accuracy of these data, it is desirable to extract as much information hidden in the data as possible. In this paper, we elaborate on our recently proposed scheme to support interactive visualization at space–time multiresolution of the atomistic simulation data. Instead of just focusing on direct rendering of the given data, additional data (containing more quantitative and qualitative information) that usually have to be extracted by some other means are extracted and rendered on the fly. This allows us to gain better insight into the global as well as local spatio-temporal behavior of the data in the context of bonding, radial distribution, atomic coordination, clustering, structural stability and distortion, and diffusion. We illustrate such visualization for the simulation data on the liquid phases of MgO and MgSiO₃—the two most abundant components of Earth’s mantle. Our analysis shows that the structure and dynamics of both liquids change substantially with compression, with no discernible effects of temperature in most cases.     

基于CloudSat/CALIPSO卫星资料的青藏高原云辐射及降水的研究进展

青藏高原上空的云及其相关联的降水和辐射影响了高原上空非绝热加热的空间结构。2006年卫星发射升空的CloudSat/CALIPSO卫星提供了定量的、完整的云垂直结构信息。本文回顾了国内外基于该资料进行的青藏高原上云宏观和微观结构特征,云与降水相关性,云辐射效应以及模式中的云-辐射问题方面的研究。指出抬升的青藏高原上水汽较少,限制了高原上云的垂直高度,对云层厚度和层数有显著压缩作用。在云量及其季节变化上,单层云的相对贡献大于亚洲季风区的其他区域;夏季对流云比较浅薄,积云发生频率最高,云内滴谱较宽;降水云以积云和卷云为主,云对总降水的贡献随着云层数增多而减小,降水增强时高层冰粒子的密集度趋于紧密;夏季青藏高原地区云的净辐射效应在8 km高度存在一个厚度仅1 km左右但较强的辐射冷却层,而在其下（4~7 km高度之间）为强的辐射加热层。最后展望了未来需要进一步开展的研究。     

一种基于OSG的海量地形快速渲染方法

针对海量地形数据实时渲染,本文采用开源跨平台三维渲染引擎OSG(Open Scene Graph)技术,设计了一种海量地形快速渲染方案。文中对场景结构的组织和管理、LOD调度等关键技术展开了研究,分析了生成IVE三维模型的分页LOD层次结构,提出了一种海量地形快速渲染的实现方法。试验结果实现了海量地形数据的实时加载、距离坡度测量、多种场景漫游方式以及水淹分析等功能,对工程实践有一定的指导意义。     

多套格点降水资料在云南及周边地区的对比

利用1979—2006年云南及周边地区148个测站月降水资料 (简称为STN) 与APHRO (日本APHRODITE高分辨率逐日亚洲陆地降水数据集)、GPCC (全球降水气候中心的月降水合成数据)、CRU (英国East Anglia大学提供的月降水要素数据集)、CMAP (雨量资料与卫星估计及NCEP/NCAR再分析降水场合并分析月数据)、GPCP (全球降水气候中心研制的全球陆地雨量计观测分析月数据) 5套格点降水资料,分析了云南及周边地区气候特征。结果表明:5套格点降水资料空间分布与STN基本一致。EOF第1模态空间场分布也表明:这5套格点降水资料与STN空间分布特征较为一致,但5套格点降水资料在滇南、滇西北、滇川黔交界的3个区域的分布与STN有较大不同,各套资料的EOF第1模态时间序列、与STN的相关系数及均方根误差均随时间不同呈较为一致的波动性;在降水空间分布、相关系数及均方根误差3个方面,APHRO适用性最好,GPCC次之,CMAP与GPCP无明显差别,CRU最差,其中APHRO,GPCC在对降水估计偏低,CRU对降水估计总体略高,CMAP略低,GPCP对降水估计则明显偏高。     

Evaluation of the twentieth century reanalysis dataset in describing East Asian winter monsoon variability

The Twentieth Century Reanalysis （20thCR） dataset released in 2010 covers the period 1871-2010 and is one of the longest reanalysis datasets available worldwide. Using ERA-40, ERA-Interim and NCEP-NCAR reanalysis data, as well as HadSLP2 data and meteorological temperature records over eastern China, the performances of 20thCR in reproducing the spatial patterns and temporal variability of the East Asian winter monsoon （EAWM） are examined. Results indicate that 20thCR data： （1） can accurately reproduce the most typical configuration patterns of all sub-factors differences in the main circulation fields over East Asia involved in the EAWM system, albeit with some in comparison to ERA-40 reanalysis data; （2） is reliable and stable in describing the temporal variability of EAWM since the 1930s; and （3） can describe the high-frequency variability of EAWM better than the low-frequency fluctuations, especially in the early period. In conclusion, caution should be taken when using 20thCR data to study interdecadal variabilities or long-term trends of the EAWM, especially prior to the 1930s.     

Eddy-resolving Simulation of CAS-LICOM3 for Phase 2 of the Ocean Model Intercomparison Project

A 61-year(1958–2018) global eddy-resolving dataset for phase 2 of the Ocean Model Intercomparison Project has been produced by the version 3 of Chinese Academy of Science, the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics/Institute of Atmospheric Physics(LASG/IAP) Climate system Ocean Model(CAS-LICOM3). The monthly and a part of the surface daily data in this study can be accessed on the Earth System Grid Federation(ESGF) node. Besides the details of the model and experiments, the evolutions and spatial patterns of large-scale and mesoscale features are also presented. The mesoscale features are reproduced well in the high-resolution simulation, as the mesoscale activities can contribute up to 50% of the total SST variability in eddy-rich regions. Also, the large-scale circulations are remarkably improved compared with the low-resolution simulation, such as the climatological annual mean SST(the RMSE is reduced from 0.59°C to 0.47°C, globally) and the evolution of Atlantic Meridional Overturning Circulation. The preliminary evaluation also indicates that there are systematic biases in the salinity, the separation location of the western boundary currents, and the magnitude of eddy kinetic energy. All these biases are worthy of further investigation.     

云雾覆盖下地表温度重建机器学习模型的训练集敏感性分析

热红外遥感是监测地表温度的重要技术手段。然而,由于其易受云雾影响,热红外遥感反演地表温度存在大量的观测空白区域,严重影响地表温度产品的应用。近年来,机器学习算法的发展为实现地表温度无缝观测提供了新的技术手段。然而,基于机器学习的云雾覆盖像元重建方法与训练样本的数量和分布有着直接的联系,其应用条件在现有研究中还鲜有讨论。为深入探究重建过程中训练数据量和数值分布对重建精度的影响,本文选择基于随机森林的地表温度重建模型开展样本敏感性分析,采用美国MODIS陆地产品和欧洲第二代静止气象卫星（MSG）入射短波辐射产品重建不同训练样本集下的地表温度,并与真实地表温度数据比较,定量评估重建结果精度与样本数量和分布之间关系。研究结果表明：（1）地表温度重建精度随着训练样本数据量增加显著转好。（2）在数据量一定的情况下,随机采样方式因为具有空间代表性比区域取样方式具有更精确更稳定的精度,能将重建后的均方根误差降到2.1 K以下,相关系数达到0.93以上。即使数据量较小,随机取样方式的重建精度较稳定的特点使得模型对因数据量不足造成的重建精度降低的负面效应具有减弱作用。（3）进一步划分不同高程带和植被覆盖条件下的训练集,当训练集所处范围与重建集所处范围一致或者训练集覆盖范围越广时,重建精度越好。总体而言,上述研究成果为今后采用机器学习方法重建地表温度应用中训练样本选择以及获取高精度地表温度重建结果提供了重要的科学参考。     

中国大陆地区ERA5下行短波辐射数据适用性评估与对比

ERA5地表下行太阳短波辐射数据是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新的,具有高时空分辨率的再分析产品,该短波辐射产品可作为陆面模式大气强迫数据之一,并在区域气候评估、农业以及太阳能资源等方面具有重要应用。本文利用中国区域2011—2018年经过质控的91个国家级地面辐射站点观测数据,对其在中国大陆地区的适用性进行多时空尺度的评估,并与ERA-Interim、CFSR、MERRA2共3套全球大气再分析产品和1套CERES卫星反演SYN1deg的产品进行了比较。结果表明：① 在月均值尺度上,与其他再分析产品比较,ERA5产品与站点数据的Corr最高（0.939）,RMSE最小（28.309 W/m²）,Bias（15.4 W/m²）略大于ERA-Interim产品（13.2 W/m²）;CERES卫星反演产品与站点数据的Corr为0.955,RMSE为20.042 W/m²,Bias为5.3 W/m²;② 5套产品的辐射值均高于地面观测数据,存在高估现象,总体上,ERA5产品在中国大陆地区的整体精度高于其他再分析产品,但与CERES卫星反演产品还存在一定差距,日均值比较结论亦具有相似规律。③ 分区评估结果表明在再分析产品中,ERA5产品在4个区域与观测数据都有更好的一致性,但5套产品均在南部区域表现不佳。并且与东北和北部区域相比,ERA5产品和CERES卫星反演产品在西部区域和观测数据相比的RMSE和Bias也相对偏大。