利用卫星遥感大气气溶胶进行待建环境监测站点位评估

利用MTSAT-1R卫星资料中的红外1、红外2和水汽通道亮温数据, 在目标云块识别对比的基础上计算对流初生(CI)预报的8个指标值。根据京津地区的实际情况, 给出修正后的预报指标阈值, 并对2006-2007年京津地区进行17日次对流初生预报实验。实验结果表明, 该预报方法能够对1小时内的对流初生现象进行有效预报。结合云导风矢量给出检验预报结果的方法, 对该预报方法的预报效果进行量化统计。统计结果表明, 该方法预报对流初生的TS (threat score) 评分为0.545, 检测概率(POD)为0.654, 空报率(FAR)为0.435。     

基于雷达数据和CIR指标的对流初生预警算法

本文提出一种基于多普勒天气雷达数据的对流初生预警方法,以更低反射率因子阈值的对流体识别和单个对流体的追踪为基础,利用CIR(convective intensity ratio)对流体系统结构指标对CI(convective initiation)预警,并且对京津地区多个时刻进行对流初生实验,实验结果表明该算法可以提前0-30分钟对CI进行预报。     

京津地区一次强对流天气的初生预警技术研究

基于日本MTSAT卫星数据, 在Mecikalski等提出的8个指标计分统计方法的基础上, 对京津地区的一次强对流天气过程的初生(CI)进行预警试验, 并根据试验结果修改了部分指标的阈值。试验表明, 经过阈值的适当修改, 该方法可以有效地对京津地区的强对流初生提前30分钟进行预警。另外, 使用主成分分析(PCA)方法, 验证了8个指标中的每一个指标对于预警CI都有重要的作用。     

利用卫星资料估算中尺度对流云团上升速度的一种方法

为了得到中尺度对流云团内的垂直上升速度,给出了一种利用高分辨率红外卫星云图的估算模式,并进行实验。结果表明,该方法可定量地揭示中尺度对流发展演变的特征,估算得到的中尺度对流云团中强中心上各速度可为中尺度数值预报以及中尺度强对流天气分析预报提供依据。     

非线性对流扩散方程特征有限元法的误差估计

应用特征有限元Galerkin方法,研究一维非线性对流扩散方程的数值求解问题。给出非线性对流扩散方程第二边值问题的特征有限元Galerkin形式,研究了此方法的收敛性,并给出了L2(Ω)及H1(Ω)的最优阶误差估计。结果表明,该方法是求解非线性对流扩散方程的有效方法。     

一次对流性强降水过程的分析及诊断

为了更好地对江苏沿江及苏南地区夏季对流性强降水的预报提供参考和借鉴,利用美国国家环境预报中心资料,对2010年7月22日南京对流性强降水过程的天气形势、水汽输送、对流有效位能和中尺度对流系统作了分析和诊断,给出了该强降水的系统综合示意图。结果表明:500hPa上我国两槽一脊的分布态势及西太副高的西伸造成了弱冷空气和暖湿气流在南京上空的交汇;700hPa和850hPa存在急流和大风核;该强降水发生前,南京及其附近处于对流有效位能高值区,且位势不稳定;造成该强降水的中尺度对流系统是东北西南向强回波带(飑线)以及在该带西南端的中尺度对流复合体。分析表明,南京位于飑线和中尺度对流复合体的结合部是导致该强降水的直接原因。     

不同类型暴雨过程的ECMWF模式降水偏差及订正方法

为提高暴雨预报准确率,减少暴雨灾害损失,利用常规及非常规观测资料、ECMWF模式预报资料及NCEP逐6 h再分析资料,对2021年5月15日及2021年7月1日发生在怀化的两次不同类型暴雨天气过程的ECMWF模式降水偏差及订正方法进行分析研究,给出了预报这两类暴雨着眼点和订正预报的思路。结果表明：5月15日过程是一次暖平流强迫类降水过程,对流性降水特征明显,暴雨区与地面辐合线配合较好,ECMWF模式对影响系统预报略偏北、对对流性降水预报偏弱、对地形引起的降水增幅的预报能力有限,使得降水预报偏差较大,在对流性降水预报的基础上进行相应订正将取得较好的预报效果;而7月1日过程是一次系统性的低涡切变类暴雨天气过程,强降水出现在850 hPa切变线南侧,暴雨主要处于850 hPa急流轴出口左侧,ECMWF模式对影响系统预报偏北、维持时间预报偏短、切变强度预报偏弱、对对流性降水预报偏大,使得降水预报偏差较大,在大尺度降水预报的基础上进行相应订正将取得较好的预报效果。     

京津地区对流性和层状降水回波的特征分析

利用自动分类算法,识别出2005-2007年5-8月京津地区雷达回波中的对流性和层状降水回波.在此基础上,分析了该地区对流性和层状降水回波的垂直廓线和回波面积的日变化特征.结果表明:京津地区层状降水回波的垂直廓线在4 km高度(0℃)附近,出现了明显的"零度层亮带",亮带强度在当地夜间最强,当地上午最弱;该区域内,两种...     

京津地区对流性/层状降水回波的特征分析

利用自动分类算法,识别出2005—2007年5—8月京津地区雷达回波中的对流性/层状降水回波。在此基础上,分析了该地区对流性/层状降水回波的垂直廓线和回波面积的日变化特征。结果表明:京津地区层状降水回波的垂直廓线在4km高度(0℃)附近,出现了明显的"零度层亮带",亮带强度在当地夜间最强,当地上午最弱;该区域内,两种类型的回波面积均呈明显的单峰型日变化特征,面积峰值出现在当地夜间,在当地午间面积最小;层状降水回波面积的变化比对流性降水回波的变化滞后了1～2h;对流性回波与层状回波面积比的日变化存在两个明显的峰值,分别对应两类影响京津地区的主要对流系统:午后出现的热对流和具有夜发性的湿对流。     

基于CCA-BP-BPNN释用模型的太平洋SST预报

为了有效提高预报精度,将一种基于神经网络并能综合有效利用全场信息的非线性释用技术应用到海洋SST预测上.通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表气象因子场与SST之间的大部分协方差关系,使气象因子与站点要素相关性大为提高,进而通过神经网络技术(BPNN)建立非线性预报模型.利用该模型尝试对热带太平洋表层海温形势(ENSO)进行预报,并建立了该区域逐点海温的预报方案.试报结果表明,该方法对预测春季海温形势有较好的效果,有效预报时效可达1 a以上;对6 a的3月份热带太平洋表层海温预报,平均绝对误差为0.22 ℃.该方法为海洋SST统计预报提供了一个值得参考的途径.     

A stochastic method for convective storm identification, tracking and nowcasting

The convective storm identification, tracking and nowcasting method is one of the important nowcasting methodologies against severe convective weather. In severe convective cases, such as storm shape or rapid velocity changes, existing methods are apt to provide unsatisfied storm identification, tracking and nowcasting results. To overcome these difficulties, this paper proposes a novel approach to identify, track and short-term forecast （nowcast） of convective storms. A mathematical morphology-based storm identification method is adopted which can identify storm cells accurately in a cluster of storms. As for the difficult tracking problem, sequential Monte Carlo （SMC） method is utilized to simplify the tracking process. It is not only inherently suitable for handling complicated splits and mergers, but also capable of handling the case of storm-missing detection. In order to provide more accurate forecast of a storm position, this method takes the advantages of the cross-correlation method. The qualitative and quantitative evaluations show the efficiency and robustness of the proposed approach.     

Statistic characteristics of severe convective storm during Warm-Season in the Beijing-Tianjin region and its vicinity

This study analyzed the climatological characteristics of severe convective storms in the Beijing and Tianjin region and its vicinity based on the Doppler radar data of Tanggu during May-August of 2003-2007. The climatological characteristics, e.g. storm area, volume, top height, max reflectivity, life time and motion, are analyzed. The results include： 75% of all storms in the Beijing-Tianjin region last no more than 30 minutes, and most storms have a volume less than 400 kin3; most storms move from southwest to northeast while the speed is between 10-30 km/h; the mean storm top height is about 6 km, but some strong convective storms can have a top height larger than 15 kin; finally, storm area and volume have a similar geographical distribution character showing increasing trends from west to east. Compared with the statistic results based on the conventional surface meteorological observations, the results based on the radar data can present not only 3D spatial statistic results of convective storms （e.g., volume and top height）, but also the quantitative climatological characteristics, such as the lifetime and speed distributions. These statistical results are useful for studying the climatic characteristics of convective storms in the Beijing-Tianjin region and its vicinity.     

物流网络中多地区配送需求预测方法研究

物流网络较为复杂,当前预测方法只采用一种方法对物流网络中多地区配送需求进行预测,无法保证预测精度。提出一种新的需求预测方法, 通过两个或两个以上不一样的预测方法,对物流网络中多地区配送需求进行预测,构建物流网络中多地区配送需求组合预测模型,对不同方法进行加权组合,通过熵值法对组合预测模型的组合权重进行计算,充分利用不同预测方法的优点,获取较优的预测结果。通过残差检验和后验差检验,对组合预测模型的配送需求预测能力进行评价。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

Statistic characteristics and weather significance of infrared TBB during May―August in Beijing and its vicinity

In order to meet the demand of nowcasting convective storms in Beijing, the climatological characteristics of convective storms in Beijing and its vicinity were analyzed based on the infrared （IR） temperature of black body （TBB） data during May--August of 1997--2004. The climatological probabilities, the diurnal cycle and the spatial distribution of convective storms are given respectively in this paper. The results show that the climatological characteristics of convective storms denoted by TBB≤-52℃ are consistent with those statistic studies based on the surface and lightning observations. Furthermore, the climatological characteristics of May and June are very different from those of July and August, showing that there are two types of convective storms in this region. One occurs in the transient polar air mass on the midlatitude continent during the late spring and early summer. This type of convection arises with thunder, strong wind gust and hail over the mountainous area in the northern part of this region from afternoon to nightfall, the other occurs with heavy rainfall in the warm and moist air mass over the North China Plain and vicinity of Bohai Sea. This study also shows that the long-term data of IR TBB observed by geostationary satellite can complement the temporal and spatial limitation of the weather radar and surface observations.     

数值预报产品的误差订正方法

提出了一种基于统计学的数值预报产品误差订正的新方法,该方法根据模式前几个预报时次的误差计算出后面预报时次的误差,通过订正进一步提高了数值预报产品的精度,从而使其能够在日常天气预报中起到更好的作用.为了验证该方法的订正效果,设计了基于T213数值预报产品的订正方案并进行了试验.结果表明,订正方案稳定可靠,订正效果显著,明显减小了各时次的预报误差.另外,该订正方法计算量小,对计算机设备要求不高,便于在各级气象台站推广使用.     

可公度信息预报方法用于洪水灾害的试验研究

采用可公度信息预报方法对５４种模拟洪水序列进行数值试验，结果表明：当序列具有周期时，可公度性可以识别出序列的周期，试验序列的信息量越大，周期越严格，识别率越高。该法可以在灾害性洪水长期预报中试用，并给出发布预报的准则。     

垂直螺旋度在京津特大暴雨中的诊断分析

利用NCEP的1,°×1,°格点资料,计算北京和天津地区平均垂直螺旋度;配合常规观测资料及多普勒雷达资料,对2012年7月21—22日京津特大暴雨进行诊断分析,结果表明:在高空槽与低空气旋性涡旋配合的形势下,平均垂直螺旋度对特大暴雨的发生发展有很好的诊断作用。     

基于关联规则的态势预测方法

态势预测是网络态势感知的重要环节,可以为网络管理员提供必要的决策支撑。为了实现对网络的大数据管理模式,针对当前预测算法无法充分利用大数据优势的局限,提出了基于关联规则的态势预测方法。该方法综合考虑了大数据的特点和态势预测的需求,给出了方法的基本思想和实现流程。实验结果表明,提出的方法与传统预测方法相比,通过寻找数据间的关联物而不是非线性匹配来达到预测的目的,大大降低了计算的时间复杂度,提高了预测效率。