高精度曲面建模方法在气象要素场估测中的应用研究——以江西省为例

为更精确地模拟复杂地区气象要素场的结构及特征,得到高精度气象要素数据,以江西省为例,利用WRF区域模式模拟江西省2019年夏季近地表气温场、2 m比湿场、10 m风速场的结构及日变化特征,并利用HASM-WRF方法将WRF模式模拟结果与气象观测台站数据进行融合,以提高WRF模拟近地面气象要素数据的精度和准确性,并讨论WRF模式及HASM-WRF数据融合方法对近地面气象要素的估测表现。结果表明,WRF模式能较准确地再现江西地区近地面气象场及时间变化特征,其中气温的模拟效果最好,比湿次之,风场的误差较大,WRF模式对江西地区近地面的气温、比湿和风速的模拟准确率分别为82.88%、64.58%、47.85%。WRF模式模拟的比湿偏低,风速偏高,存在系统性偏差,经过HASM-WRF数据融合方法的订正,气温、比湿和风速的准确率分别提高到了95.27%、95.54%和49.42%,说明HASM-WRF数据融合方法对WRF模式模拟结果有明显改善。

遥感降水降尺度高精度校正及不确定性分析方法

为消除降水场同质部分影响,提升统计降水降尺度结果精度,提出了基于贝叶斯高精度曲面建模(Bayes-HASM)算法的遥感降水降尺度高精度校正方法。该方法通过引入模拟精度更高的高精度曲面建模方法,并结合贝叶斯优化算法,实现了模型参数自动优化选择和高精度降尺度校正,解决了现有降尺度残差校正方法存在的误差和多尺度问题。结果表明:贝叶斯优化使高精度曲面建模的不确定性显著减少;经过Bayes-HASM残差校正后,降尺度结果的散点分布更加接近1∶1线,年、季、月和旬尺度的精度指标均得到了显著的改善,CC和IA指标提高至0.9左右,RMSE下降明显,RB也显著改善。本方法能显著降低模型的不确定性并起到消除降水场同质部分影响的作用,有效提升降水降尺度结果精度。

由等高线重构曲面的HASMOC方法应用研究

HASM优化控制方法(High Accuracy Surface Modeling-Optimal Control,HASMOC)是在高精度曲面建模(HASM)方法的基础上,增加更多约束条件方程后形成的一种方法。通过对等高线间格网点高程范围的约束优化控制,最小化HASM基本方程的模,HASMOC方法既能保证地形曲面的整体光滑性,又保证地形曲面对于原始等高线数据的忠实性。实际案例表明,HASMOC方法得到的地形曲面结果优于TIN方法的地形曲面模拟结果;比较分析地形曲面的回放等高线、地形光滑程度和地形曲面的高程分布频率等,可以看出,HASMOC方法能较好地克服TIN的缺点。

等高线树构建及高保真DEM构建

研究正负地貌等高线(含未闭合等高线)的空间关系。首先将未闭合等高线分为完全开放等高线和贴边等高线,分别进行自动闭合处理。然后使用多边形叠加分析的方法判断闭合等高线之间的关系,构建等高线树。通过对等高线树结构的遍历,获取格网点高程值的上下界,将上下界输入到高精度曲面建模区域优化控制方法进行约束优化控制模拟,能保证模拟结果的回放等高线与原始等高线的最大距离不超过一个栅格的宽度。最后对高斯合成曲面和扫描矢量化等高线两个实例进行论证。