逆方法最优解确定九州近海流速、流量

日本以南海域的调查研究,过去已有不少报道[1~3].众所周知,东海黑潮、西太平洋水和九州沿岸水在九州附近海域交汇,近年来,这里一直是中日黑潮合作调查研究[4]的重点海区之一这些工作显示,日本以南海域的基本特征表现为黑潮路径的大弯曲及其伴生的大冷水团和黑潮两侧中尸度涡的消长过程等等,同时表明确定该海区的流速、流量是探讨以上特征的主要内容之一以往多数作者是采用动力计算方法来确定黑潮相对流速、流量.大家知道,动力计算在不同的参考零面下所得的结果是不同的,这在黑潮强流区表现得尤为明显[5].     

用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量

收集了1973年至2000年的气象，农作物、棉铃虫虫害等196年因子，以运城、汾阳和临汾为山西省代表站，利用最优二分割法把发生量分为10级，5级和不分级3种情况；使用逐步回归计算了219个模型，从中选出27个棉铃虫二、三代发生期，发生量最优模型，在农气服务中应用，预报准确率为95％，效果良好。     

条件模拟的原理及应用

本文采用条件模拟的方法原理,对某储层的物性参数进行非均质模拟.该方法克服了统计模拟和Kriging估值的缺陷,并充分考虑区域化变量的空间结构性,以实际数据为例,给出了若干个条件模拟结果.     

能见度集合预报及后处理技术应用

基于污染物情况、环流系统和时空分布特征分析,利用神经网络对历史数据进行建模,生成了能见度集合预报产品。在2022年冬季的TS评分检验中,预报产品优于欧洲中期数值预报中心模式(ECMWF)的能见度预报产品。利用概率匹配、最优百分位和神经网络三种后处理方法生成后处理产品,这些产品的TS评分优于集合预报产品。预报输入的ECMWF模式2 m湿度与实况的偏差是误差的主要来源。利用集成方法对三种后处理产品进行集成,其TS评分结果在低能见度区间总体接近或略优于原始产品。生成的能见度集合预报后处理最优集成预报产品成功提高了对中期延伸期能见度天气的预测准确性。     

双极化最优的时序InSAR高山区地表形变监测

针对高级陆地观测卫星2号提供的多极化数据源,不同极化方式影像的永久散射体点密度存在较大差别,而寻求极化最优的散射机制为永久散射体的识别和提取提供了一种新思路。该文以珠穆朗玛峰地区24景双极化影像为例,提出了改进后的模拟退火算法,退火过程采用不同的退火速率节约了退火总时间,通过不同的初始温度和稳定迭代次数实现双极化最优,然后利用干涉点目标分析技术反演地表时序形变,最后证实了双极化最优与HH极化形变结果的一致性。实验结果表明双极化最优结果实现了永久散射体数量最大化,能在大面积地表形变监测与灾害治理领域提供广泛的应用价值。     

多积云参数化方案热带气旋路径集合预报试验

利用MM5模式采用5种积云参数化方案选项研究了2004～2006年共8个热带气旋路径的集合预报。结果表明,热带气旋路径预报对积云参数化方案的选取是敏感的,积云参数化方案之间优劣互补,而选择无积云参数化方案选项对热带气旋路径的预报有积极的贡献。采用3种路径集合预报方案研究的结果表明,集合方法对热带气旋路径预报有明显的改善,其中无积云参数化Grell、Betts—Miller和Kain—Fritsch4种积云参数化方案选项组合的集合预报效果最好,平均路径误差最小。     

空间软数据及其插值方法研究进展

由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。