精密工程测量中强制归心装置的制作

强制归心装置在精密工程测量中被广泛应用,但在实际工作中对该装置的设计和制作无资料可查,给工程测量带来很大不便。给出该装置的全套设计图纸,并详细叙述归心装置的制作方法,据此可在施工现场就近加工制作。     

基于旋翼无人机的大气边界层环境气象垂直观测及订正方法的研究

基于旋翼无人机开展大气边界层观测可为气象要素和大气污染物垂直结构的研究提供具有高时空解析能力的新方法,有助于深入理解低层大气物理化学变化机制。本文详述了旋翼无人机在开展大气边界层环境气象垂直观测实验的应用及优势。基于自主研发的旋翼无人机环境气象观测平台,通过开展传感器在无人机上不同的搭载位置,以及旋翼无人机与探空气球、高塔的对比观测实验,明确了旋翼无人机对气象环境观测的影响及合理的搭载方式。研究进一步在湖北重污染天气条件下开展了0—1000 m的大气边界层垂直观测,并研发了基于旋翼无人机姿态数据的大气边界层气象要素及污染物垂直观测的订正方法。结果表明:实验获取了2—10 m垂直分辨率的高质量大气廓线数据,可精细捕捉大气边界层及其逆温层高度和污染物浓度等要素的垂直变化特征。本文旨在为无人机观测的科研应用提供一种技术可行且数据可靠的观测手段。     

利用深度学习融合NWP和多源观测数据的闪电落区短时预报方法

强对流短时预报（2—6 h）具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式（High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP）的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电（简称闪电）等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型（LightningNet-NWP）,使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。      

结合Ka和X波段双偏振雷达对北京一次锋面降雪过程雪带的观测分析

本文设计了中国科学院大气物理研究所位于同一观测站内的一部单发双收Ka波段双偏振雷达和一部双发双收X波段双偏振雷达高效结合观测的方法,并首次将Ka和X波段双偏振雷达结合应用在降雪过程的观测中,对2019年2月14日锋面气旋系统在北京地区降雪过程中雪带的形成、发展、消亡过程的宏微观结构进行了分析。结果表明,雪带的垂直结构符合以往对层状云垂直分层的物理认识,类似但不同于雨带由凝结增长层、丛集层、淞附层、融化层组成的四层结构,雪带只包含由上层“播种”至下层的冰晶形成的凝结增长层、丛集层和淞附层三层。由于各层水平风速不同,雪带的三层结构并非垂直排列。多个雪带不断生成发展维持降雪,直至冰晶凝结生长层变空,云从冰晶凝结生长层分裂为多层云后各自消散。证明了Ka和X波段双偏振雷达结合的必要性和高效性,丰富了对锋面气旋系统雪带的认识,补充了Ka波段和X波段雷达对降雪的观测研究。     

雷达资料同化对一次飑线过程的模拟影响

雷达资料同化能够改善强对流天气的预报,但是不同的模式方案配置会得到不同的结果。本文针对中国南部2018年3月4日一次飑线过程,以全球预报模式GFS分析场和预报场为背景场,采用中尺度区域气象预报模式ARPS 3DVAR系统同化多普勒雷达径向速度,用云分析处理反射率数据,考虑同化间隔、频次、云分析中不同参数调整,采用1 h同化窗口,设计不同同化方案,最后用WRF模式进行预报,研究雷达资料同化对飑线系统触发及发展机制的影响。结果表明,同化间隔过短时,由于模式热动力变量没有平衡产生虚假回波,同化间隔过长时,系统触发和发展的特征普遍偏弱;采用12 min间隔同化得到了最好的初始场,并且同化频次越高得到的降水预报结果越好。此外,ARPS云分析能大大改善初始场,减少模式自调整时间,其中湿度调整、温度调整、雨水调整及水汽调整对系统动力过程和水凝物初始场分布都有较大的影响,而垂直速度相关参数调整影响较小。     

基于伴随敏感性的风廓线雷达和地基微波辐射计观测对模式预报的影响评估研究

同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一。本文采用基于伴随的预报对观测的敏感性（Forecast Sensitivity to Observation,简称FSO）方法,构建WRFDA（Weather Research and Forecasting model’s Data Assimilation）框架下的WRFDA-FSO系统。基于2019年9月超大城市项目在北京地区获取的风廓线雷达（Wind Profile Radar,简称WPR）和地基微波辐射计（Microwave Radiometer,简称MWR）观测数据,利用WRFDA-FSO系统,开展观测对WRF模式12 h预报的影响试验,并分析风温湿观测对预报的贡献。结果表明:（1）同化的观测资料（MWR、WPR、Sound、Synop和Geoamv）均减小了WRF模式12 h预报误差,对预报为正贡献,其中MWR观测对预报的影响最大,WPR风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测。（2）WPR的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优。（3）WPR和MWR多数高度层的观测均减小了预报误差,对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

华北地区一次对流激发重力波的卫星观测和数值模拟研究

对流激发的重力波能够向中层大气输送动量和能量,准确获取重力波主要特征对于研究中层大气的动力学和热力学结构非常重要。本文利用COSMIC(constellation observing system for meteorology,ionosphere and climate)资料,结合中尺度数值预报模式WRF(weather research and forecasting),对2010年8月4日发生在华北地区上空的一次对流激发的重力波事件进行分析。结果表明:此次事件激发的重力波在平流层以中低频重力波为主,且在平流层中垂直波长、水平波长分别为9~11 km和650~800 km,约62%的动量聚集在15~25 km高度的低平流层。在对流活动发生期间,低平流层重力波势能密度一直维持较大数值,而上平流层重力波势能密度则在对流减弱后迅速减小,且伴随着下一次对流活动的出现再次迅速增大。平流层不同高度上重力波势能密度对对流活动的响应主要与对流发展高度和背景风场有关,当对流发展较浅时,其激发的重力波在低层西风中易耗散;当对流发展较深到16 km甚至更高时,其激发的重力波接近零风层,并在东风中迅速上传,使得高层重力波势能密度增加较快。     

内蒙古草原浅对流云特征卫星观测分析北大核心CSCD

浅对流云(Shallow Convective Cloud,SCC)对于认识和预报深对流强雷暴、辐射平衡以及气候变化有着十分重要的科学和意义。然而浅对流云水平、垂直尺度较小,并且生命尺度短,对其观测技术有限,目前针对浅对流云的观测研究仍然较少。本文采用2009~2010年CloudSat、CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation satellite)和MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)卫星融合产品2B-CLDCLASS-LIDAR和2B-GEOPRO对SCC进行研究,研究分析表明内蒙古草原区域SCC出现频率有明显季节变化,主要发生在夏季和秋季,其出现频率水平分布呈现西北低、东南高的趋势,与海拔梯度变化密切相关。SCC平均云底高度,8月最高,12月最低,呈现明显的冬夏差异。通过比较不同地区SCC云底高度发现,随着观测区域海拔高度增加,SCC云底高度有上升趋势。除此以外,海拔越高SCC云底高度变化幅度越大。