基于共轭梯度法和BP神经网络的火山灰云顶高度反演研究

对于火山灰云顶高度的反演问题本质上是一个不确定性反演问题,不论是一维变分的方法还是线性统计回归方法,在复杂气象条件下无法获得高精度解。为了减少对热红外辐射传输模式、物理反演方法以及辅助气象数据的依赖,提出了一种基于BP神经网络的火山灰云高度遥感反演方法。以2010年5月8日发生在冰岛的艾雅法拉火山爆发为例,利用覆盖研究区域的Meteosat-8卫星的SEVIRI仪器数据资料和美国NOAA开发的GOES-R火山灰云顶高度算法反演的火山灰云高度作为训练样本,建立了基于共轭梯度法和L-M法两种训练方法的优化神经网络反演方法体系。研究结果表明:在迭代次数相同的条件下,利用共轭梯度法的反演结果均方误差要优于L-M算法。我国新一代静止气象卫星风云四号成像仪具有与SEVIRI仪器相似的红外通道设置,本研究对建立基于我国新一代静止气象卫星FY-4数据的火山灰云顶高度定量反演模型也具有重要的借鉴意义。     

NOAA卫星云雾自动检测和修复方法

云雾在时间和空间上具有不稳定性。不同高度、厚度、面积和太阳高度角情况下，NOAA卫星可见光波段的海面反射率和红外波段亮度温度都不相同。据此，根据云雾光谱和红外特征，研究并找出了可见光波段海面最小反射率、云雾区最大反射率与云雾最佳判别阈值之间的关系，得出了不同月份东海海面最低温度和NOAA卫星红外波段亮温特征；通过采用光谱和结构分析相结合的方法，研究和研制了NOAA气象卫星云雾自动检测和修复模型，取得了较好的运行和检测、修复效果。     

中国区域ERA5-ZTD/PWV精度评估与台风事件响应研究

再分析数据能够提供多种历史气象数据同化产品，为了评估欧洲中期天气预报中心的最新一代ERA5再分析数据集估计的天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)产品在中国区域的精度，利用2017—2019年中国区域内14个全球导航卫星系统地面监测站和89个探空站反演的ZTD和PWV数据分别对ERA5-ZTD和ERA5-PWV精度进行了评估。结果表明，除青藏地区的站点外，ERA5-ZTD的精度分布较为均匀，平均Bias、RMSE和STD分别为-6.3 mm、19.3 mm和17.5 mm; ERA5-PWV的精度分布呈现西部内陆高和东南沿海低的趋势，平均Bias、RMSE和STD分别为0.3 mm, 2.9 mm和2.7 mm。此外，在研究2019年“利奇马”台风期间ZTD和PWV的时空分布中，提出了使用水汽到达时间差的方法定量估计台风的水汽移动速度。得到台风期间ZTD和PWV具有相同的空间分布规律，且移动方向与台风的移动路径方向是一致的，估计的水汽平均移动速度为12.4 km/h,与台风的...     

陕西MCC特征分析及预报与减灾对策研究

运用卫星云图、常规观测资料对发生在陕西的中尺度对流复合体(MCC)的环流形势、水汽输送等特征进行分析。结果表明:陕南出现的MCC约占全省总数的80%,多形成于傍晚至凌晨。陕西出现MCC时,200h Pa有着相似的环流形势,均出现在南压高压的东北侧、副热带高压西北侧边缘偏南暖湿气流区域;对流层中低层,甘南-四川东部地区都有低涡或切变配合;地面图上四川东部及陕西南部多为稳定少动的热低压,影响MCC的冷平流多经甘肃东部入侵陕西境内,增强了对流中低层的低涡斜压性进而触发对流。云图特征显示:陕西MCC以对流单体发展加强形成的居多,这类MCC多出现在陕南强降水过程中,具有稳定少动、北伸不明显的特征;也有对流云团合并、冷锋云前部暖区新生对流云团发展加强形成的MCC,该类MCC北伸、东移相对明显。云顶亮温(TBB)显示:陕西MCC的强降水出现在TBB梯度最大一侧,最大小时降雨量与TBB的最低时段对应较好。上述特征对研究陕西致洪暴雨的预报、预警及防灾减灾服务具有很好的借鉴作用。     

基于均匀分布的滑坡数值模拟参数取值概率研究--以甘肃黑方台黄土滑坡为例

针对数值模拟参数选取主观性强、量化难度大的问题,在高精度无人机地形数据的基础上,通过对11起滑坡案例进行了407组参数反演实验,对结果准确度定量评价后,得到基于Massflow数值软件关键参数λ0的分布范围,进而运用小样本极大似然估计理论,分析区间边界长度对反演精度的影响,最终提出基于均匀分布的参数取值概率模型,并选用案例验证该模型的准确性。结果表明:地形约束会导致反演过程中所需的内聚力减小,反演获得的11组最优λ0的极差和方差分别为0.29、0.01,在置信度为95%下,极大似然法得到区间边界估计长度仅为0.0998,表明参数λ收敛性较好;反演过程中质心滑动距离ψ准确度优于堆积面积重叠率η,在λ0±0.05的范围,参数估计区间内任意值对模拟误差影响较小,评价指标ψ、η与λ0对应案例的相对误差不超过15%;所选案例验证了在置信度为95%下,以反演得到的最优参数区间边界中点构建概率分布函数的可行性和准确性,研究方法可为单体滑坡数值模拟风险评价提供理论支撑。     

一次低纬高原暖区暴雨对流系统演变及边界层触发

利用高空和地面区域站、FY2G卫星TBB、昆明C波段多普勒雷达、闪电观测资料和NCEP/NCAR1°×1°再分析资料,分析了2017年7月12-13日云南副高外围暖区暴雨对流系统演变特征及边界层触发成因。结果表明,滇东中部和滇中中部暴雨,12日08:00以锋面降水为主,14:00后以暖区降水为主;环境场具有弱垂直风切变,湿层深厚,暖云厚度大,抬升凝结高度低等特征,利于降水持续及强降水触发,但昆明对流有效位能111.6~217.3 J/kg,暴雨对流性较弱;降水具有低质心对流结构,属于暖云性质,降水粒子以液态为主,伴有稀疏负闪;暴雨中心降水有3次波动,其中白邑初始对流的产生,是由于其西北侧山脉附近对流降水形成冷池,山脚地形性辐合线加强南移,此后在深厚偏南气流引导下,不断有25~30 dbz回波以1~5.1 m/s的速度经过白邑,形成列车效应,加之冷池作用下,地面辐合线再次加强影响白邑,形成午后降水峰值,夜间降水峰值的形成仅与偏南气流脉动有关,而格里三次降水波动,均是偏南气流脉动下形成列车效应,加之地面伴有中尺度气旋活动。     

四川省房屋数据空间化及在芦山7.0级地震灾情快速评估中的应用

在四川省城乡布局和经济分区的基础上,通过308个房屋数据抽样点(1 km×1 km)并结合土地利用数据,建立分类的房屋数据空间化模型。将其结果应用到芦山7.0级地震震例中,得到以下结论:灾区毁坏与严重破坏房屋数量591 077间,误差为4.1%;房屋直接经济损失估算259.6~300亿元,误差为4.5%~10.2%;死亡人数误差为26.0%~71.9%;受伤人数误差12.7%~22.3%。结果表明:提出的房屋空间化方法较好地体现了实际房屋分布情况,为建立大区域的房屋空间数据提供了途径。用该数据评估得到的灾区房屋倒损、人员伤亡、经济损失数据有较高的可信度。在此基础上以房屋倒损结构类型和面积为指标划分救援区域,为救援力量的合理部署提供依据。     

哈尔滨市热岛效应与植被的关系——基于RS和GIS的定量研究

利用遥感和地理信息系统技术对Landsat ETM＋热红外遥感数据进行处理，反演和计算了哈尔滨城区的地面亮温和植被指数。通过剖面分析，研究了城区温度场的空间格局与植被盖度的关系；通过多元回归分析，揭示了城区热岛效应同多个指数的相关关系。结果表明：市内的道外区是热岛效应的主要分布区，道里区、香坊区的情况也比较严重；铁路沿线区域是城区主要的热岛效应地带；植被盖度和地面亮温呈反相关关系；植被和水体区域可以缓解城市的热岛效应。通过对市区热岛效应分析，可以监测城市化进程，为城市热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息。     

台风中心区域亮温空间扰动特征研究及台风定位应用

台风是一种复杂且灾害性强的天气系统,实现对台风的快速、准确定位能够为台风路径预报和台风风险评估提供重要依据。目前对于有眼台风相关算法较为成熟且精度较高,但对于无眼台风定位算法精度不高。根据风应力散度,旋度与顺风方向海表面温度梯度和侧风方向海表温度梯度的扰动存在明显的正相关关系,提出了一种亮温扰动算法,该方法首先计算远红外亮温梯度的散度、旋度,再使用散度和旋度计算扰动值,通过计算和分析台风中心区域亮温扰动特征得知,台风眼区理论总亮温扰动量为零,可以通过最小扰动值像素位置来进行台风中心定位。研究结果表明,在8个像素的半径范围内利用最小扰动值进行台风定位,定位结果与最优路径数据集比较,平均误差均小于12 km,在3个像素以内,能够准确地定位台风中心,为台风预报和定强提供帮助。     

双光谱卫星云图的模糊推理云分类

基于观测事实和分类经验,在对卫星云图上云系形态特征定性分析的基础上,采用模糊推理方法,提取出云类识别的诊断判别因子和模糊推理规则。通过对判别因子的模糊化处理和隶属度函数的调制优化,建立了卫星云图定量化的模糊推理云分类模型。4种常见云系的模糊推理分类试验结果表明,模糊推理方法在定量性、客观性和自动化等方面优于传统卫星云图目视判读方法,在卫星遥感资料的分析处理和天气预报等领域有较好的实用意义。     

卫星云图样本集的FCM优化调整与云类判别

基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性,基于该判据的分类结果可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云和积雨云,分割判别效果符合客观实际。     

基于最大熵谱和云模型的巢湖流域降水预测

基于最大熵谱原理和云模型理论,对巢湖流域11个市县1955-2005年汛期的历史降水数据进行分割,并逐一建立对应的降水历史云和趋势云,将二者根据权重叠加形成预测云;通过预测云的正向发生器产生并加权平均得到对应的降水预测值,与神经网络预测的降水值以及2006年实际降水值进行了比较,预测结果明显好于神经网络,更加接近于实际降水值。研究表明该方法对于挖掘短序列时间降水特征,模拟降水随机性与模糊性具有一定的优势,较好地预测了研究区域的降水。     

深圳市地面坍塌灾害分布特征分析

以深圳市地面坍塌灾害为研究对象,以事故现场调查、数据统计分析以及GIS中热点分析为研究方法,对灾害进行了有关时空分布和危害特征等方面的研究。研究结果表明,深圳市地面坍塌灾害主要由人类工程活动引起,其主要类型为工程塌陷;在时间分布上,各月都有发灾,汛期多于非汛期,尤其以4－8月为最,月面事故发灾数量与降雨量分布趋势基本一致;在空间分布上,事故各区都有发生,基本发生在建成区但整体分布不均,在福田区和罗湖区等老城区以及龙华新区等近年来城市开发活动剧烈的新城区分布密集,在详细位置上发生在人口活动密集的道路、住宅小区和商业街区上的事故占总数的86.8%,道路交叉口和人行道易发生地面坍塌事故;在危害特征上,地面坍塌事故中,深度小于5m、面积在100m²以内、体积在100m³以下的占坍塌总数的98.5%,伤亡人数小于3人、威胁人数在10人以内、直接经济损失在10万元以下、潜在经济损失在100万以内的占坍塌总数的96.1%,深圳市地面坍塌灾害是一种城市灾害,虽然单起事故影响范围不广,但由于其多分布在人口高度集中的地区,因此危害程度依然不容小觑。     

云贵高原农业致灾过程雨量阈值估算模型研究

基于广义Gamma分布函数首次构建了区域农业致灾过程雨量阈值估算模型,初步应用于云贵高原农业洪涝灾害特征研究。结果表明,广义Gamma分布能很好地拟合云贵高原站点过程雨量的统计分布特征,尤其对极端过程降水频率的拟合。贵州东南部和云南西部广义Gamma分布尺度参数约45～72,过程雨量的变化较剧烈,贵州中部和云南中部广义Gamma分布尺度参数约15,过程雨量的变化相对较小。云贵高原几乎每站均出现极端降水过程。基于模型估算的区域农业洪涝指标能较好反映农作物受灾率和成灾率的年际变化特征。在贵州模型计算的区域农业洪涝指标与农作物年受灾率和成灾率的相关系数分别为0. 67和0. 65,在云南两者分别为0. 69和0. 63。模型估计结果与实际农业洪涝灾害较吻合。农业轻涝、中涝和重涝对应的过程雨量阈值中值在贵州分别为55mm、110 mm和225 mm,在云南分为60 mm、125 mm和250 mm。本文构建的农业致灾过程雨量阈值估算模型可为区域农业洪涝灾害风险管理提供新的技术手段。     

一次大范围对流大风及局地短时强降水多尺度分析

本文利用常规资料、NECP1°×1°再分析资料、EC细网格、FY-2静止气象卫星云图、新一代天气雷达、区域自动站资料对2017年7月18-19日发生在黑龙江省北部至东南部大范围大风天气以及南部、东南部局地强降水过程进行详细的多尺度分析。这次过程中,18日对流云团前沿的飑线发展移动过程中在黑龙江北部和中部地区出现对流大风,飑线成熟后期在黑龙江南部、东南部产生大风同时伴有局地强降水,19日中午前后黑龙江南部又出现新的对流云团产生局地极端强降水。分析结果表明:高空弱槽东移加强并推动副热带高压南撤,同时配合地面气旋底部多次分裂出尺度和强度相对较小的闭合低压是强天气产生的环境背景;副高南撤使得水汽通道畅、水汽集中程度加强,上冷下暖,干侵入、大的对流有效位能、逆温层的存在使高的能量得到短时间存储,最后在阵风锋、地形、中尺度辐合线、热力抬升等触发下集中释放是强对流天气产生和类型变化的根本原因;典型飑线和热带飑线均有出现,并观测到有界弱回波区、穹窿和前侧入流、风暴顶辐散等超级单体结构,这些超级单体之间出现断裂,引发强天气,并由于移速不同导致飑线走向的变化;超级单体的出现和出流边界的消失使得强降水开始产生或加强;强降水超级单体、列车效应、回波缓慢移动是产生强降水直接原因;冷区面积突然增大、云顶亮温陡降至低值后维持稳定、云顶亮温梯度增长速度变缓、多个小云团和大云团合并是强对流产生的初始时间。     

哈尔滨市短临天气预报研究

从短临预报的定义和内容出发，就短临预报业务系统流程、地面要素加密信息收集显示、多普勒雷达预警信息和预报指标、重大灾害性短临预报的气象要素信息／预警信息／预报指标及物理量、不稳定指数预警信息／预报指标及合并显示、卫星云图降水／冰雹估计、3h降水／温度预报方法、预报编辑系统设计等方面，阐述了哈尔滨市短临预报业务的建设过程及其开展的方式、方法。     

FY-2静止卫星监测雾的方法研究

云、雾与下垫面在可见光、中红外和长波红外波段的反射及辐射特性存在差异。FY-2静止卫星资料的时间分辨率高,有助于实时监测雾的形成与演变。根据雾在可见光及红外波段的反射和辐射特性,其与云、地表、水体等之间的差异,通过分析对比分别提取了日出前后雾的监测阈值和监测流程,并利用该方法对2007年12月19-20日华东、华北地区的一次大雾天气进行了监测,准确率达到76.6%。     

基于TRMM数据的京津冀暴雨风险评估

对卫星降水数据TRMM 3B42-V7在京津冀地区的适用性进行了分析,利用2008-2012年的TRMM,并以致灾危险性因子、孕灾环境因子、承灾因子为评估体系,选取连续两日暴雨天数、暴雨日数、暴雨量均值、5 a的4月至9月降水季年值、坡度及综合GDP等6项指标,采用快速聚类方法对京津冀暴雨风险进行了评估。结果表明:(1)高分辨率的TRMM卫星数据能较好地反映京津冀地区的真实降雨特征,对暴雨事件的判断及降水量值误差控制良好。(2)聚类分析将整个研究区域分为4个子类:第1,2类暴雨风险较低,第3,4类暴雨风险较高;京津冀中部东北-西南方向及其东南向延伸的大部分地区为暴雨风险高的区域,应注重防范由暴雨引发的山地灾害及城市内涝等灾害。     

多源遥感数据沙尘暴强度监测的信息可比方法

综述了利用遥感技术进行沙尘暴监测研究的国内外进展，提出了利用多源遥感数据识别和提取沙尘暴信息的新方法，利用近红外1．6μm波段特性，构建了可比沙尘强度指数。研究表明：利用卫星探测器11μm，12μm波段差值进行沙尘暴信息识别和提取，可以达到满意的效果，但不能刻画沙尘暴强度；构建的可比沙尘强度指数，能够解决多源遥感数据由于卫星平台、监测时间、监测区域等不同因素导致的监测结果不可比的问题；同时监测结果与地面气象站监测数据有较好的一致性，能够从时间、空间两方面刻画沙尘暴强弱分布，可以作为沙尘暴定量研究的参数，为利用多源遥感数据持续定量地监测沙尘暴的起源、移动、传输路径、扩散等待征奠定了基础。     

区域地质灾害评价中斜坡单元划分方法研究

针对基于GIS平台进行斜坡单元划分时,并未考虑栅格分辨率对划分结果的影响,且对填洼阈值及集水面积阈值等关键值缺乏定量的计算方法的问题提出一种斜坡单元划分方法。首先,考虑栅格尺寸的影响,利用Hutchinson提出的坡度中误差法,推求最佳栅格分辨率。计算出DEM中洼地深度,依据真实洼地深度,设置为填洼阈值;根据"沟谷密度-集水面积阈值"关系曲线以及"蓝线"技术推求集水面积阈值;最后,建立较完整的斜坡单元定量划分方法。将此方法运用于实际区域,并进行验证,计算结果表明:斜坡单元划分结果与卫星地形图的山谷(山脊线)的分布较为吻合,能比较规整地体现斜坡的形态和大小。此方法为斜坡单元合理划分提供定量参考,对区域地质灾害风险性评价研究具有现实意义。