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1.
利用地基GPS反演大气可降水量(PW,precipitable water)的方法中,GPS PW的准确度依赖于天顶静力延迟(ZHD,zenith hydrostatic delay)的计算模型和转换系数П。分析Saastamoinen模型、Hopfield模型、Black模型计算的ZHD误差发现,其计算的ZHD与探空ZHD相比具有模型偏差,这些模型偏差换算成对GPS PW的影响约为4~10 mm。通过回归建模,对Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型中的系数进行修正后,可明显减小这些模型偏差,且不影响这些模型的精度。转换系数П是大气加权平均温度(Tm,atmospheric weighted mean temperature)的函数,Tm与地面温度(Ts)高度相关,根据这一特性,利用9个探空站数据通过回归建模得到的Tm本地化模型可很好地拟合Tm,其模型均方差为2.8 K,对应的相对误差为1.0%。对地基GPS反演PW的方法进行改进后,求得的GPS PW的系统偏差明显减小,其中,采用改进的Hopfield模型和Tm本地化模型求得的GPS PW,与探空廓线计算的PW相比,其偏差为-1.6 mm,而与微波辐射计廓线计算的PW相比,其偏差为-1.2 mm。
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3.
根据中国主要发病区北京、河北、香港、台湾及广东等地2003年3~5月间SARS主要发病时段逐日发病数与同期、前期气象条件进行了相关性比较,并揭示了2002年11月~2003年5月间的气候背景,研究表明:SARS的滋生和传播有一定的适宜温度范围(14~28℃),过高过低均不利;在此范围内,发病数与气温(平均、最高、最低气温以及气温日较差)、降水量和相对湿度均为负相关,尤其是与最低温度相关性最好;前7天左右的气象条件比当天的气象条件影响更大;各地都经历了较长时间甚至严重干旱。总之,20℃左右的温度与长期少雨干旱环境的配合有利SRAS的发病和传播。
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4.
为了深入了解CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果,使用2004年10月7日至2005年5月31日逐日武汉市有关环境监测资料和CAPPS模型的预报结果,对CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的效果进行了检验与分析。结果表明,CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果总体较好,预报精确度评分平均达81.99,其中PM10 API的预报值与实测值之间相关系数达到0.72。
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5.
用李雅普诺夫稳定性理论第二方法的概念,找出一个与大气扰动微分方程组有关的李雅普诺夫函数δ2S,用δ2S与其导数dδ2S/dt乘积的符号确定系统的稳定性,诊断暴雨落区和强度。在1993年6~8月暴雨预报试验中,三峡地区发生8次暴雨过程,报出5次。
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6.
利用青藏高原地区COSMIC掩星资料反演的大气湿廓线WetPrf数据和8个站点的探空数据,分析了COSMIC反演大气廓线和可降水量与探空观测的偏差,并考查了偏差随高度的变化特征。结果显示:(1) COSMIC反演的温度、压强和水汽压廓线与探空观测具有很好的正相关;与探空观测相比,COSMIC的温度、压强和水汽压的偏差为-0.2 ℃、1.7 hPa和0 hPa,均方差为1.8 ℃、1.6 hPa和0.4 hPa;COSMIC反演大气廓线与探空观测的偏差基本上在大气低层较大,然后随高度增加而减小。(2) COSMIC反演的可降水量与探空观测正相关较好;COSMIC反演的可降水量低于探空观测,两者的偏差为-5.0 mm,均方差为5.7 mm;两者的负偏差在大气低层最明显。(3)探空观测在近地层的不稳定性和COSMIC反演方法中背景模式在青藏高原地区描述大气状态的能力有限,是造成COSMIC反演大气廓线和探空观测的偏差在近地层较大的主要原因;COSMIC观测的折射率偏小导致其反演的可降水量偏低。
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7.
利用武汉观象台2010年6—7月及2013年6月的加密探空资料,采用两种不同方法与同期同址的MP-3000A型地基微波辐射计资料进行对比分析,讨论了地基微波辐射计探测精度的变化特征。微波辐射计与探空平均廓线对比结果表明,微波辐射计对温度及水汽密度探测精度较高,降水对微波辐射计探测有一定影响。通过对比不同时次的探空与微波辐射计探测资料发现,无降水时,微波辐射计探测的温度及相对湿度在14:00的系统误差较08:00及20:00明显偏大,14:00大气层结不稳定,气球的漂移会对对比探测产生一定的影响。温度及水汽密度在08:00的均方根误差均为最小。微波辐射计与探空的分层对比结果显示,无降水时, 20:00的相对湿度均方根误差在4 km以上明显大于08:00和14:00, 温度的系统误差在14:00最大,特别是3 km以上。降水时,总体而言,14:00的探测偏差大于08:00及20:00。通过对比降水条件下微波辐射计天顶与斜天顶观测的廓线发现,斜天顶观测能够有效减小降水对观测的影响,但斜天顶观测在14:00的探测偏差总体上仍大于08:00及20:00。
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8.
以克服降雨型滑坡传统监测手段中可视性、自动化性、智能性不能满足工程需要为基本出发点,采用滑坡联合监测手段,在滑坡地表、地下布设传感器,将监测数据和三维GIS技术相结合,建立滑坡联合监测的信息系统,为滑坡监测数据表达和分析提供一个可视化的智能信息平台。系统针对滑坡多种诱发因子的耦合问题,主要探讨降雨对滑坡的影响机理,联合监测中硬件传感器的组成及工作原理。在应用研究的基础上,介绍监测系统的结构与功能,并对滑坡的稳定性进行智能评定分析。
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9.
利用青藏高原地区COSMIC掩星资料反演的大气湿廓线Wet Prf数据和8个站点的探空数据,分析了COSMIC反演大气廓线和可降水量与探空观测的偏差,并考查了偏差随高度的变化特征。结果显示:(1)COSMIC反演的温度、压强和水汽压廓线与探空观测具有很好的正相关;与探空观测相比,COSMIC的温度、压强和水汽压的偏差为-0.2℃、1.7 h Pa和0 h Pa,均方差为1.8℃、1.6 h Pa和0.4 h Pa;COSMIC反演大气廓线与探空观测的偏差基本上在大气低层较大,然后随高度增加而减小。(2)COSMIC反演的可降水量与探空观测正相关较好;COSMIC反演的可降水量低于探空观测,两者的偏差为-5.0 mm,均方差为5.7 mm;两者的负偏差在大气低层最明显。(3)探空观测在近地层的不稳定性和COSMIC反演方法中背景模式在青藏高原地区描述大气状态的能力有限,是造成COSMIC反演大气廓线和探空观测的偏差在近地层较大的主要原因;COSMIC观测的折射率偏小导致其反演的可降水量偏低。
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10.
介绍了神经元方法降水预报系统及其在1999年汛期中对三峡地区的强降水预报试用情况,分析了该系统对强降水过程的预报能力,结果表明:该系统对降水过程有一定的预报能力,特别是对转折性天气及强降水过程的预报,其效果更好。
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