夏季西太平洋副热带高压准双周振荡的动力学机制

本文用动力学分析的方法对西太平洋副热带高压准双周振荡的机制进行了探讨。结果表明:在东亚特定的环流条件下,东亚大陆季风雨带和南海至西太平洋地区热带雨带凝结潜热的热力强迫作用均可激发出天气尺度的准双周CISK波动,其波动动能向东亚大陆副热带地区的频散变化存在一种“自我调整”过程,从而引导西太平洋副热带高压的进退。      

基于动态贝叶斯网络的北极东北航道关键海区通航可行性研究

全球的持续变暖导致极地海冰不断融化,北极航道即将全面开通。针对北极东北航道关键海区通航的不确定性、数据的时序性等问题,提出基于动态贝叶斯网络的北极东北航道关键海区通航可行性评估与预测技术。通过对航道通航关键海区的确定、指标的选取、贝叶斯网络的构建与参数学习、基于证据的推理计算、动态贝叶斯技术的检验等流程,建立了基于动态贝叶斯网络的风险评估与预测模型。结果表明,动态贝叶斯网络技术不仅能够很好地处理动态时序信息,且其在推理过程中结合了历史信息,具备信息的累积能力,降低了误差数据对最终结果的影响度,使结果更接近真实值,且动态贝叶斯网络技术的预测结果在短期内准确性较高,对判断北极东北航道的可通航性具有重要的参考意义。     

基于贝叶斯网络的“郑州暴雨地铁灾害事件”情景分析与仿真推演

2021年7月20日河南郑州特大暴雨造成的地铁突发灾害是近年来为数不多的城市重大人员伤亡事件。该事件产生既有暴雨强烈、事故突发等客观原因,也包含风险意识淡薄、应急机制不健全等主观因素。本文首先遴选“郑州暴雨地铁灾害事件”演化的主要情景要素,采用情景分析法构建了该事件情景演化流程。在此基础上,基于贝叶斯网络构建了“郑州暴雨地铁灾害事件”情景推演模型。采用专家打分法计算网络节点的条件概率,利用Netica软件推算出灾害情景节点状态概率。最后,通过调试特定节点先验概率,开展不同暴雨灾害等级、应急响应行动、周围环境状态情况下人员死亡和地铁受损害的概率评估与情景推演,旨在总结经验、查找漏洞,为应对和防范“郑州暴雨地铁灾害”类似事件提供风险防范和响应对策参考。     

基于空间基函数客观拟合的副高突变与多态机理分析

为分析研究副热带高压异常活动的动力学机理,基于热力强迫和涡动耗散效应的大气偏微涡度方程,采用Galerkin方法进行方程的时-空变量分离,针对常规方法在空间基函数选择中存在的不足和欠缺,提出了从实际资料场序列中用经验正交函数(EOF)分解与遗传算法结合客观反演空间基函数的研究思想.通过对副热带高压位势场逐日时间序列的EOF分解,选择累积方差贡献超过90%的前3个主要空间典型场作为拟合对象,随后选择一组三角函数簇作为广义空间基函数,以该基函数与EOF典型场的误差最小二乘和基函数间的完备正交性构造双约束泛函,     

南亚季风产生的动力学分析和数值试验

采用动力学分析和数值试验的方法研究和讨论了地形的热力因素对南亚季风产生的作用和影响,结果表明：没有地形效应的热力强迫只能同热带地区的低频振荡,不能在副热带地区形成稳定的季风环流;南亚地区的地形效就和经向热力强迫的共同作用是形成南亚季风环流的必要条件。     

利用海表盐度等遥感观测产品重构三维盐度场的性能评估

Several remotely sensed sea surface salinity(SSS) retrievals with various resolutions from the soil moisture and ocean salinity(SMOS) and Aquarius/SAC-D missions are applied as inputs for retrieving salinity profiles(S) using multilinear regressions. The performance is evaluated using a total root mean square(RMS) error, different error sources, and the feature resolutions of the retrieved S fields. In the mixed layer of the salinity, the SSS-S regression coefficients are uniformly large. The SSS inputs yield smaller RMS errors in the retrieved S with respect to Argo profiles as their spatial or temporal resolution decreases. The projected SSS errors are dominant, and the retrieved S values are more accurate than those of climatology in the tropics except for the tropical Atlantic, where the regression errors are abnormally large. Below that level, because of the influence of a sea level anomaly, the areas of high-accuracy S values shift to higher latitudes except in the high-latitude southern oceans, where the projected SSS errors are abnormally large. A spectral analysis suggests that the CATDS-0.25° results are much noisier and that the BEC-L4-0.25° results are much smoother than those of the other retrievals. Aquarius-CAP-1° generates the smallest RMS errors, and Aquarius-V2-1° performs well in depicting large-scale phenomena. BEC-L3-0.25°,which has small RMS errors and remarkable mesoscale energy, is the best fit for portraying mesoscale features in the SSS and retrieved S fields. The current priority for retrieving S is to improve the reliability of satellite SSS especially at middle and high latitudes, by developing advanced algorithms, combining both sensors, or weighing between accuracy and resolutions.     

近赤道海温影响西太平洋副高的小波多尺度分析

利用小波分解、相关分析、解释方差及位相对比方法,分析讨论了近赤道海温与西太平洋副高在不同时间尺度上的结构特征与对应关系.分析表明,不同海域海温变化与副高活动的幅值和位相存在明显的多尺度特征和强度差异,不同海域的海温热力作用分别在不同的时间尺度上显著影响和制约西太平洋副高活动.     

近年来国内ENSO研究概述

综合介绍了近年来国内学者在ENSO研究中取得的一些进展，包括ENSO事件的指标和强度指数、ENSO的机制、ENSO的预测。认为ENSO研究中其指标和强度指数朝着综合指标方面发展是一种趋势；ENSO循环不仅仅是一种热带海洋气候和大气气候事件。更是一种全球性行为，其机制的研究还有待深入；对ENSO的模式预测存在不稳定，尚不能完整、准确地预报所有EI Nino/La Nina事件。     

EOF分解与GA优化的热带太平洋海温场动力预报模型反演

基于NCEP/NCAR提供的1950-2000年月平均海温场资料,首先用EOF方法对海温场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力模型变最,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF时、空重构,实现了海温场的中长期预报。试验结果表明,在1—6月时效预报上,模型预报海温场与实际海温场非常吻合;对于7 15月时效的预报,尽管模型预报的海温场与实际海温场存在一些出入,但基本构型大致相符,特别是对12月以上的海温场形态和范围仍然能较为准确地描述。所有时效的预报结果均能对1997年的El Nino事件特征有不同程度的描述。该研究方法为海温场以及El Nino/La Nina事件的预报提供了一种新的思路,文中提出的反演热带太平洋海温场与El Nino/LaNina的动力统计模型的研究思想和技术途径,在热带太平洋海温场的预测试验中(特别是中、长期预报)表现出良好的预报效果,为热带太平洋海温场及其异常的El Nino/La Nina事件的中、长期预报提供了有益的研究和参考方法。     

非对称信息扩散理论模型及其小样本灾害事件影响评估

针对地震灾害（特别是强震事件）评估中观测样本少,信息获取难的问题以及常规信息扩散模型难以有效刻画样本数据非对称结构的不足,提出一种＂椭圆式＂非对称的信息扩散评估模型。该方法可从有限数据样本结构中客观拟合出数据信息的扩散函数,进而实现对有限数据样本信息的合理拓展。实验结果表明,该非对称信息扩散技术可对不完备数据样本进行合理逼近和有效信息扩展,评估模型计算结果与客观实际情况相符。