基于时空域混合法利用Kaula正则化精确和快速解算GOCE地球重力场

为了研究卫星重力梯度技术对中高频地球重力场反演精度的影响,本文基于时空域混合法,利用Kaula正则化反演了250阶GOCE地球重力场.模拟结果表明:第一,时空域混合法是精确和快速求解高阶地球重力场的有效方法;第二,Kaula正则化是降低正规阵病态性的重要方法;第三,基于改进的预处理共轭梯度迭代法可快速求解大型线性方程组,计算速度较直接最小二乘法至少提高1000倍;第四,基于卫星轨道误差1 cm和卫星重力梯度误差3×10^(-12)/s^2,在250阶处反演累计大地水准面和重力异常的精度分别为9.295 cm和0.204 mGal.第五,论证了基于国际GRACE和GOCE卫星计划反演高精度和高空间分辨率地球重力场的互补性.

基于尺度分析的CMA-GFS全球能量评估

全球模式能量循环和能量转换规律可准确反映模式动力和物理过程相互作用的物理机制,是诊断大气环流特征的重要方法。基于混合时空域能量循环框架,采用尺度分析方法,利用2022年中国气象局全球数值预报系统(CMA Global Forecast System,CMA-GFS)全球预报产品及欧洲中期天气预报中心第5代再分析资料(ECMWF reanalysis version 5,ERA5),考察CMA-GFS不同尺度下的能量蓄能及转换特征,以此诊断模式的误差来源。结果表明:CMA-GFS可有效预报大气能量循环基本特征,但其对斜压性的高估导致平均环流有效位能偏强,且具有随预报时效逐渐增长的趋势。定常和瞬变涡动能量分别受行星尺度和天气及以下尺度分量主导。涡动有效位能误差由模式斜压性决定,其中CMA-GFS的定常涡动有效位能偏高而瞬变涡动有效位能偏低。定常和瞬变涡动动能均存在系统性低估,负误差主要集中在副热带急流和极夜急流中心附近,偏强的正压输送使更多能量向平均环流转换,涡动能量偏弱。CMA-GFS的4种涡动能量在冬季预报偏低,而在夏季偏高或略偏低,严重削弱了季节变化影响。

基于H.264的运动估计搜索算法的改进

针对UMHexagonS算法的运算量大、耗时长、复杂度较高等问题，提出了改进方案，采用混合时空域起点预测，提高起始点的预测精度；为搜索模块设定阈值，提前终止搜索；在整个搜索过程中，提出了一种搜索模块象限区域分割法，有效地减少了搜索点数。实验结果表明，改进后的算法在保证信噪比和控制误码率的情况下，比原算法减少了14％～38％的运动估计时间。