云微物理方案对一次高原切变线暴雨过程数值模拟的影响

利用中尺度数值模式WRF v3.8.1中的16种云微物理参数化方案,对2014年8月26—27日川渝地区的1次高原切变线主导下的暴雨过程进行了数值模拟对比实验.结果表明:WRF模式能够较好地模拟本次切变线强降水过程,总体来说NSSL 2-moment方案的模拟效果最好.但不同云微物理方案对于不同量级降水的模拟各有优势,NSSL 2-moment方案对大雨及暴雨的模拟效果最好.在主要降水区,各方案模拟的逐小时降水量的峰值均滞后于实况并且突发性更强,NSSL 2-moment+CCN方案在此区域模拟的累积降水量与实况最为接近.云中水成物含量的模拟结果显示,模拟降水较多的方案中其雪粒子含量也较多,而雪粒子不仅在其凝结过程中的潜热释放有利于对流活动发展,并且亦可以通过融化过程促进降水.而对于暖云降水部分,能够到达地面的雨水粒子含量的模拟在各方案中并无显著差异.     

浙南山区小流域WRF模式参数化方案对比与优化组合

准确的降水预报对好溪流域防洪减灾具有重要意义。本研究选取好溪流域典型降水场次,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式,开展云微物理过程参数化方案和积云对流参数化方案敏感性分析,优选适用于好溪流域的物理过程参数化组合方案,提高好溪流域降水预报精度。研究结果表明：云微物理过程和积云对流参数化过程的方案选择及组合对降水预报影响显著,然而没有某一种组合方案的模拟效果对于所有场次的降水都是最佳的;综合考虑所有的典型降水场次,当云微物理参数化方案选择Lin（Purdue Lin）方案、积云对流过程参数化方案选择KF（Kain-Fritsch）方案时,降水预报精度最高。     

适用北京地区短历时强降水模拟的WRF模型物理参数化方案研究

以短历时强降水为特征的暴雨事件增多是北京地区近年来暴雨内涝频发的主要原因.为提高北京地区短历时强降水的模拟和预报能力,选用WRF(weather research and forecasting,WRF)模型中对降水模拟结果影响较为明显的3类参数化方案组成12组物理参数化方案组合,对北京地区具有不同中尺度环流特征的2类共8场短历时强降水事件进行模拟.基于构建的评价指标体系,评估各类参数化方案模拟北京地区短历时强降水过程的能力,评选出综合表现最好的物理参数化方案组合.研究结果表明:积云对流参数化方案对各类型强降水模拟结果的影响最大,云微物理参数化方案次之,行星边界层参数化方案的影响最小;从模拟北京地区短历时强降水过程的综合能力来看,表现较好且较稳定的方案分别为WSM6云微物理参数化方案、GD积云参数化方案和MYJ行星边界层方案;从模型模拟不同类型强降水过程的整体表现来看,模型对具有连续性降水特点且受地形抬升作用影响相对较小的第2类强降水过程的模拟效果最好,而对具有间歇性降水特点的深对流强降水过程及其相关的湿物理过程的模拟效果较差.研究结果对于提高区域强降水预警预报能力,改进模型参数化方案具有参考意义.     

WRF不同边界层参数化方案对重庆一次暴雨过程的模拟

利用中尺度天气预报数值模式(WRF)中的3种边界层参数化方案(YSU、MYJ和ACM2)模拟了重庆2012年8月30日-9月1日的一次暴雨过程,结合同期的观测资料分析了3种不同边界层参数化方案模拟降水强度和降水落区的差异,对各方案模拟重庆区域内的降水能力进行了检验评估.通过垂直速度、水汽通量散度和相对涡度等基本物理量的诊断,对比分析了不同方案模拟降水的差异.结果表明, 3种边界层方案均能模拟出此次雨带的移动方向,但YSU方案能较好地模拟出降水落区、降水强度和降水趋势, MYJ方案模拟效果次之, ACM2方案模拟效果较差. YSU方案模拟降水的动力条件和水汽条件配置符合实际降水情况,是模拟效果较好的主要原因.     

西藏那曲一次对流云降水及云微物理数值模拟

利用中尺度数值模式(WRF)对2015年8月13日青藏高原那曲地区一次对流云降水过程及云微物理特征进行了模拟.结果表明，WRF模式能够较好模拟本次对流云降水的落区、量级及其日变化等特征.本次对流云降水以冰相过程为主，冰晶粒子、雪粒子、霰粒子、云水粒子和雨水粒子由高到低依次分布，其中霰粒子含量最大.液态降水主要源于霰粒子的融化过程，暖雨过程中雨水和云水的微物理过程也对降水有一定影响.此外，位于高层的雪粒子通过冰晶的贝杰龙过程增长，之后通过碰冻过冷雨滴形成霰粒子胚胎，而霰粒子在上午依靠高层碰并雪和低层碰并过冷雨滴以及中层其本身淞附过程而增长，午后则通过中低层淞附过冷云水和碰并过冷雨滴过程增长.     

雅砻江流域WRF模式构建及应用

针对雅砻江流域构建了数值天气预报(WRF)模式,使用7种云微物理参数化方案和3种积云对流参数化方案对3场典型暴雨进行了模拟和ETS综合评价,得出了WSM3和GD的参数化方案组合较优的结论,为WRF模式在雅砻江流域的深入应用提供了重要参考.此外,为了验证构建的WRF模式在水文应用方面的有效性,将其与HEC-HMS分布式水文模型进行了单向耦合,结果显示耦合模型对径流的模拟效果较好,说明WRF模式能够反映产生洪峰和维持径流的降水信号,其在流域径流模拟和预报中有较大的应用潜力.     

六种微物理方案对湖北一次强对流过程的数值模拟

利用中尺度数值模式WRF(weather researchforecasting model),选定六种微物理方案(Lin、WSM6、WDM6、Morrison、Milbrandt-Yau、NSSL),对发生在2007年4月15日湖北地区的一次强对流天气进行模拟,对比分析了各方案所模拟出的降水差异及成因。结果显示:六种方案模拟出的降水区域均偏西,其中Milbrandt-Yau方案降水偏少,其余五种方案则偏多;不同方案所模拟的云中微物理结构不同,云中冰相过程的发展很大程度上影响了降水强度,降水主要来源于大的雹霰粒子下落融化。雹霰粒子半径不同是引起降水差异的主要原因,大粒子含量高,则会产生较强的降水;反之,则降水较少。     

基于WRF模式的不同参数化方案组合对秦巴山区2m温度、降水模拟研究

利用2015年1月和7月气象台站观测资料,对比分析WRF模式不同微物理方案、积云参数化方案、短波辐射方案以及边界层参数化方案组合对秦巴山区2m温度和降水的模拟效果,旨在给出适用于秦巴山区高分辨率模拟的参数化组合方案,为秦巴山区高时空分辨率数值模拟研究提供基础。结果表明:不同参数化方案组合对秦巴山区2m温度和降水模拟存在明显差异,Goddard、K-F、WSM6、YSU组合能够较好的模拟秦巴山区冬季2m温度;Dudhia、BMJ、WSM6、YSU组合能够较好的模拟秦巴山区夏季2m温度;Dudhia、K-F、Ferrier、YSU组合能够较好地模拟秦巴山区冬季降水,Dudhia、K-F、Lin、YSU组合能够较好地模拟秦巴山区夏季降水。模式地形与实际观测站地形的高度差越大,2m温度的模拟结果越差。     

2003年江淮连续梅雨暴雨过程的中尺度数值试验

为了分析天气研究及预报WRF(weather research and forecasting)模式对我国天气现象的适用性,利用WRF模式对2003年淮河汛期的3次梅雨锋暴雨过程进行了一组数值模拟试验,对3次天气过程模拟试验采用相同的参数设置,模拟区域根据实况降水落区作了相应设置.模拟结果分析表明,WRF模式能有效模拟我国梅雨锋暴雨的环流背景和天气形势,较好地反映影响暴雨的中尺度系统的发生和发展等特征,还可以较好地模拟出雨带的范围、位置和走向,对降水中心的模拟基本可用.     

一次局地突发性暴雨过程成因及数值试验分析

针对昆明1次局地突发性暴雨过程,采用常规观测资料与NCEP再分析资料对其成因进行分析,并利用WRF模式进行参数化方案敏感性试验,结果表明:上干冷下暖湿的不稳定大气层结是本次暴雨发生的大尺度环流背景;暴雨发生前,水汽不断向暴雨区输送,在低层辐合高层辐散的动力机制作用下,水汽不断聚集,不稳定能量增大,最终触发暴雨;卫星云图特征表明,产生暴雨的直接系统为一MβCS,最大小时雨量出现在MβCS移动过程中;数值模拟发现,最优微物理方案为Kessler方案,最优积云参数化方案为Kain-Fritsch方案,二者组合能较好地再现该类暴雨过程.     

基于HADOOP平台的云GIS构架研究

介绍开源Hadoop云平台的一些主要特点及其数据存储的优势.通过把云平台自身特点与地理系信息系统的构架设计相结合,提出了基于Hadoop云平台的地理信息系统构架,使地理信息系统具有云的相关特性.该地理信息系统能解决地理信息数据量大、种类繁多的数据在计算等方面有一定的优势,从而大大提高了云GIS系统的效率.     

云图书馆--浅谈云计算之于图书馆

简要介绍了云计算的发展历程及其核心思想，探讨了云计算对于图书馆整合及其运营与创新的重要性，分析了云计算使用中的安全和隐私问题，论述了云计算在降低碳排放方面的作用。     

云计算及云计算实施标准:综述与探索

综述云计算及云计算实施标准的文献,讨论中国在该领域的研究情况.现状可概括如下:概念清晰、操作模糊、人云亦云、云里雾里.中国云计算的发展呈现如下特点:重建设、轻应用;技术已有一定基础,却仍有差距.目前学术界和产业界都已意识到云计算的巨大潜力,给予了充分重视,却未形成云计算实施标准,这已成为中国云计算产业发展的瓶颈.从实践和应用角度,通过对云计算的理解和对互联网应用发展的探索,指出云计算并非只是商业模式的变化,而应看作可解决不同问题的云革命,在此基础上提出云计算定义和云计算实施的标准.     

监控与预测的云资源优化配置

针对云环境下虚拟机资源在多数时间中处于闲置状态导致云资源利用率低的问题,设计一种云资源监控系统,并在云监控基础上提出一种基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的动态负载预测与资源配置的方法.该方法利用虚拟机负载与配置的关系,通过预测负载情况,提前启动或者挂起虚拟机,提高云资源的利用率.研究结合OpenStack云环境提供的虚拟机,实现其下的云资源监控,预测和弹性分配功能.结果表明:该系统能准确预测虚拟机的需求量,所制定的资源弹性分配策略能够提高云资源的利用率,进一步节约成本.     

一种基于云计算的旅游云构架模式研究

旅游产业已成为众多地区的重要经济来源之一,然而怎样来实现集成化管理和完成旅游资源统一规划,是近年急需要解决的问题。因此,提出一种旅游云解决方案,即以云计算策略来解决这个问题,它是通过云计算将旅游资源虚拟化多个云端进行构架,并采用云计算中的IaaS、PaaS和SaaS来构架一种旅游云,以最终使区域内或地区的旅游资源形成一个统一管理、统一销售、统一消费和统一服务的一个旅游云平台与服务系统。从而实现该区域或地区的旅游产业集群和旅游能协同发展,并提高旅游资源信息化处理的可靠性和实时并行处理能力,以及降低旅游产业化所带来的危机和风险。     

基于云计算的云物流在快递行业中的应用

云物流是吸收了云计算和电子商务平台的基本理念,形成独特的“平台开放,资源共享,服务集成,终端无限”的一种新型商业模式,不同于传统的物流与快递企业商业模式。文章对云物流的概念及特征进行了阐述,进而对云物流应用于快递行业的依据做出详细的解析。     

北京地区夏季云出现概率及云底高度分布的特征分析

研究北京地区2007-2009 年夏季8 km 高度以下云出现概率(探测到云的次数与总探测次数之比)及云出现概率在一天内的分布规律, 并研究三年中夏季单层云的云底高度分布规律, 典型对流云的云底高度特征, 以及对流云云底高度与地面相对湿度的关系。结果表明: 北京地区夏季云出现概率约为12%, 一天内云最容易出现在夜间, 下午较夜间云出现得少; 云底高度分布呈单峰, 最容易出现在700±50 m 高度, 低云(云底高度在3000 m 以下)出现次数占云总出现次数的82%; 典型对流云云底高度出现在400~2500 m 高度, 一天之内云底高度变化不大。利用绝热气团模型得到云底高度与地面相对湿度的线性关系, 并以此方便地给出对流云云底高度, 平均相对标准差为0.321。     

Estimation of Cloud Node Acquisition Waseem Ahmed and Yongwei Wu简

Over the past decade, there has been a paradigm shift leading consumers and enterprises to the adoption of cloud computing services. Even though most cases are still in the early stages of transition, there has been a steady increase in the implementation of the pay-as-you-go or pay-as-you-grow models offered by cloud providers. Whether applied as an extension of virtual infrastructure, software, or platform as a service, many users are still challenged by the estimation of adequate resource allocation and the wide variations in pricing. Customers require a simple method of predicting future demand in terms of the number of nodes to be allocated in the cloud environment. In this paper, we review and discuss existing methodologies for estimating the demand for cloud nodes and their corresponding pricing policies. Based on our review, we propose a novel approach using the Hidden Markov Model to estimate the acquisition of cloud nodes.     

A Load Balancing Model Based on Cloud Partitioning for the Public Cloud

Load balancing in the cloud computing environment has an important impact on the performance. Good load balancing makes cloud computing more efficient and improves user satisfaction. This article introduces a better load balance model for the public cloud based on the cloud partitioning concept with a switch mechanism to choose different strategies for different situations. The algorithm applies the game theory to the load balancing strategy to improve the efficiency in the public cloud environment.     

云存储结构模型及云存储架构的比较研究

云存储的概念是一个新的概念,它所利用的技术包括集群计算、分布式文件系统以及网格计算技术等。这些异构的存储系统通过彼此的协调、配合,构成一个虚拟的、巨大的存储系统,作为一个整体共同对外提供数据存储和业务访问功能。文章阐述了云存储结构模型,并对几种典型云存储的架构进行了比较研究。