摄影测量与遥感领域主题演化研究——以《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》期刊为例

为了便于相关领域的研究人员了解遥感学领域的整体发展状态并进行量化分析,本文以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)官方刊物作为研究数据,从主题挖掘和主题关联的角度出发,在计量分析的基础上,基于隐含狄利克雷分布(LDA)和word2vec的主题演化模型进行分析与研究,重点解决了摄影测量与遥感学领域主题挖掘、学科领域主题关联、学科主题演化建模和主题演化知识图谱等问题,展示了遥感学领域的主题动态演化过程。主题演化研究结果表明:1)主题强度总排名前三的主题分别是激光扫描技术、摄影测量、遥感信息提取与分类;2)随着深度学习的深入发展,遥感学领域的深度学习相关应用研究热度逐渐攀升;3)环境遥感相关方向的研究热度相对稳定,演化关系多局限于相关研究内部。

静止气象卫星水汽风反演研究

云迹风反演明显的局限是在晴空区无法获取风场。为克服这种局限,利用静止气象卫星水汽吸收通道图像反演风场。运用交叉相关系数法求出水汽图上选取的示踪物的位移,利用水汽通道观测亮温的平均值与垂直温度廓线比较定出晴空区水汽风的高度,并用探空和NCEP风场资料对反演结果进行检验。结果表明,反演出的水汽风场是合理的,能在一定程度上弥补云迹风反演在晴空水汽区无法获取风场的不足。

基于FY-4红外资料和光流法的不同空间尺度云团的外推可预报性研究

为研究云图和不同尺度云团的外推可预报性特征,设计了一种适应于FY-4卫星红外云图(10.8μm)的云检测方法,结合区域识别算法,剥离出不同尺度的云团;使用具有HS全局约束方案的光流法,开展外推敏感试验。对2020年不同月份的12个个例的统计结果表明:对亮温云图进行外推预报时,可用光流信息接近6 h,第0.5、1和6小时亮温均方根误差分别约为4.4、7.1和16.7 K,外推预报准确率随着预报时长的增加呈指数趋势降低。为消除亮温日变化影响,对云检测结果即云团分布进行不同时长的外推预报,统计结果表明:云团位置预报偏差是外推预报在第0~1小时中误差快速增长的主要原因,云团面积和位置的预报偏差是第1~6小时中误差的主要组成。>2000 km、200~2000 km、20~200 km、<20 km等尺度云团的可参考外推时长分别不超过6、1.5、1 h和15 min;外推“所有”尺度云团的预报主要体现了>2000 km尺度云团的外推预报特征;外推预报准确率随着云团空间尺度的减小而降低,这与不同尺度云团的物理属性演变特性、生命史长短等要素密切相关。以上研究结果对红外云图外推预报业务应用有一定指导意义。

基于云计算模型的气象信息服务系统研究

为高效整合分散在各地气象台和区域保障中心的计算、存储、通信资源,解决航空气象保障工作面临的气象资料收集不便、数值预报时效性和分辨率不高的问题,提出了基于云计算模型的气象信息服务系统框架。介绍了系统结构和功能,并分3个层次描述了系统详细设计,给出了核心服务组件的实现方案,结合航空气象保障工作现状对本系统进行了分析。分析结果表明,基于云计算模型的气象信息服务系统可有效解决航空气象保障工作中存在的问题。

三维气象GIS平台关键技术研究与实现

针对三维GIS的发展应用以及气象服务对于高效决策和直观可视性的要求,开发了具有自主知识产权的三维气象GIS平台。本文从体系结构、功能、数据访问及组件方面介绍了系统的设计方法,并详细论述了平台的关键实现技术,包括气象数据组织、气象标绘、二维图层和三维体绘制技术。该系统能够高效加载海量的二三维气象数据,并支持气象标绘和分析等功能。该系统运行稳定,可视化效果突出,为气象数据处理、数值预报、气象模拟仿真等气象服务搭建了一个坚实的三维基础平台,具有重要的应用价值。

面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法

近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。

建立在数值预报系统上的航空气象要素预报试验

文章介绍了建立在数值预报基础上的航空气象要素（颠簸、积冰和云等）预报技术，给出了预报颠簸强度的晴空湍流指数和预报积冰的积冰强度和积冰严重性指数，并利用预报模式进行了模式成云预报和云区诊断分析，给出了一些具体的模拟及预报试验结果．

对流能量计算及强对流天气落区预报技术研究

文章分析了两种典型的大气湿绝热过程及其处理方法 ,对大气对流能量参数的计算技术进行了研究。结合实际个例 ,利用可逆饱和绝热过程 ,对包含液态水重力拖曳作用的修正对流有效位能 (MCAPE)和修正下沉对流有效位能 (MDCAPE)进行了定量计算。文章结合数值模式输出探空分析 ,预报不稳定和对流能量的区域分布 ,在此基础上建立了综合多指标叠套强对流天气落区预报方法 ,用MM5及国家气象中心T1 0 6模式输出及诊断产品预报强对流天气落区 。

动力和能量参数在强对流天气预报中的应用研究

较强的热力不稳定和适宜的动力环境是强对流发展的基础 ,造成灾害的强对流一般是一种深厚对流 ,深对流指数和对流有效位能可反映对流上升运动的潜势和强度 ,对流有效位能还隐含地反映了对流层大气总体垂直热力结构。下沉对流有效位能和大风指数反映了对流下沉运动和下击暴流潜势 ,对流下沉和中层干空气的入侵高度、干燥程度及对流层中下层的稳定度和湿度有关。强风暴特别是超级单体一般都具有很高的螺旋性 ,高螺旋度有利于风暴生命的维持 ,而风暴相对螺旋度则对风暴发生及风暴类型有一定的预示。粗里查逊数反映了对流能量和环境场动力之间的平衡关系 ,能量螺旋度指数反映了动力和能量对强对流天气发展的共同效应 ,它们都综合了动力和热力两方面的因子 ,对强风暴及其类型的预报有指示意义。风暴强度指数和瑞士雷暴指数成功地把动力和对流能量参数结合起来 ,在实际研究和业务工作中这种方法值得借鉴。随着高分辨率中尺度和风暴模式的发展 ,模式输出的对流动力和能量参数将有广泛的应用前景。

基于EOS/MODIS的云雾光学厚度和有效粒子半径反演研究

使用SBDART辐射传输模式模拟EOS/MOD IS可见光和近/短波红外通道的光学特性,分析了使用这些通道进行云雾光学厚度和有效粒子半径反演的可行性,建立了不同条件下的正演模拟辐射数据库,在此基础上反演云雾光学厚度和有效粒子半径。敏感性研究表明,不同波长的近/短波红外波段反射率对不同高度上的粒子敏感,使用不同通道组合反演所得的有效粒子半径反映了云层不同高度上的粒子尺度特征。结合卫星数据和常规资料做了实例分析,分析结果表明,反演结果具有合理性。

物理初值化与短时强对流降水数值模拟研究

ADAS(ARPS Data Assim ilation System)云综合分析采用的是一种物理初值化技术。本文以ARPS(Advanced Regional Pred iction System)云综合分析为基础,设计了一组非常规资料的应用试验,应用ARPS模式对一次典型的短时强降水个例进行了数值模拟研究。结果表明:(1)在ADAS云分析中引入雷达及卫星资料可对湿度场的水平、垂直结构有一定的调整,改善了与对流降水有重要关系的高湿区的分析;(2)引入雷达和卫星资料的云综合分析,可以明显改善强降水发生时间相对迟缓以及模拟前期降水量偏少和降水覆盖面积偏小的现象,使模拟降水场与实际观测较为接近;(3)物理初值化能有效提取非常规资料中的云微物理信息,提高了模式初值质量,从而明显改善模式对强对流降水系统的短时模拟效果。

ATMS卫星资料的同化应用及与AMSUA/MHS的比较研究

针对数值预报中ATMS卫星资料的同化应用问题,在WRFDA框架下扩展了对ATMS卫星资料的同化功能,选择2012年7月第9号强台风"苏拉"开展初步研究,比较了NOAA18卫星上搭载微波传感器AMSUA/MHS的结果,分析卫星资料特征并试验资料同化应用对区域数值预报的影响。结果表明,ATMS探测质量优于或与AMSUA/MHS相当;同时由于ATMS具备的高空间覆盖率、增多的温度探测扫描点和湿度探测通道,可为资料同化系统提供更丰富的观测信息,有效改善数值预报效果。ATMS卫星资料的降噪处理是资料同化应用的一个初始环节,对于个例的研究结果表明,总体上可以降低噪声和提高资料的使用效果,但在湿度探测段低层通道存在经偏差订正后降噪处理结果误差有所增大的现象,说明针对处理方式还需要调整资料应用的多个环节。偏差订正前,卫星微波资料同化目前普遍使用的ATMS温度探测9通道和湿度探测22通道的卫星观测和模拟间存在较大偏差,是ATMS资料同化应用中需要注意的。此外,ATMS卫星探测与AMSUA/MHS探测通道设置较大的差别之一在于窗区通道,由此主要依据窗区通道探测的云检测方案在ATMS资料同化应用中需要加以调整和试验。

螺旋度在对流天气预报中的应用研究进展

螺旋度表征流体旋转与沿旋转方向运动的强度 ,在等熵流体中具有守恒性。螺旋性是维持大气运动的基本物理图案 :边界层流体、湍流、强风暴、热带气旋等都有较强的螺旋结构 ;对流风暴常发生在螺旋度值大的地方 ,流体稳定性与螺旋度密切相关 ,高螺旋度阻碍了扰动能量串级 ,对超级单体风暴的维持有重要作用 ;z螺旋度对大范围暴雨有较好的指示意义。风暴相对螺旋度对决定对流风暴类型有重要作用 ,其大小决定超级单体是否能形成中气旋 ,同时 ,其对冰雹预报有一定的指示意义 ;风暴相对螺旋度用于预报时计算的难点在于确定预报风暴移动速度。热力场与螺旋度有内在联系 ,地面相对螺旋度可视为地转风或实际风引起温度平流的一个量度。

阵风锋自动识别算法的试验研究

利用江苏省6部S波段全相参多普勒天气雷达测得的2007-2011年28个阵风锋观测实例,检验多普勒天气雷达的阵风锋自动识别算法的效果。该算法主要包括熵函数模板的反射率强度边界识别、风切变算法,并综合依据径向速度及谱宽进行阵风锋识别。在阵风锋的识别中,多普勒速度的径向切变有利于判别雷达波束垂直于阵风锋边界的辐合,旋转切变可更好地显示平行于波束的阵风锋边界。在参与检测的28个个例中,成功检测出的有13个;因雷达资料质量影响,7个个例检测出部分阵风锋;8个个例未检测到阵风锋。经过检验,该算法的识别效果较好,但仍存在一些不足,需要进一步完善雷达资料的质量控制,和对低层弱切变特征的提取研究。

GRAPES-3Dvar雷达资料直接同化对江淮暴雨数值预报影响的分析研究

使用具备多普勒雷达资料直接同化功能的GRAPES-3Dvar同化系统,对2007年7月江淮流域连续性暴雨过程中4个个例进行了数值预报试验,结果表明多普勒径向速度以及基本反射率因子的直接同化可以有效改进中尺度降水数值预报的效果。对7月3日雷达资料联合同化以及单独同化对分析和预报影响的进一步分析显示,联合同化能够有效改善初始分析场中的风场和湿度信息,激发模式降水,减小SPIN-UP现象,中尺度系统降水的发生发展以及强度、走势和落区的预报得到较为准确的表征,显著改善了中尺度强降水数值预报效果。径向速度的直接同化主要贡献表现在风场上,能够在初始场中增加气旋性涡旋等中小尺度风信息,改善三维风场分析。反射率直接同化的主要影响体现在湿度场上,改进了初始场中的湿度参数,对降水预报影响明显。

基于NCEP/GFS资料的中国东部地区雷暴预报研究

基于来自美国国家环境预测中心(NCEP)的GFS(Global Forecasting System)分析及预报场资料,将多个能够表征雷暴发生动力、热力环境的对流因子作为预报因子,通过费希尔判别准则及逐个引入因子法,建立集合多个对流参数的雷暴预报模型,从而进行较长时效(12—24 h)的区域性雷暴预报。依据临界成功指数(CSI)最高的原则,建立最优预报模型,不同地区所选用的对流参数不同,雷暴模型预报雷暴发生与否的临界值也不同,从而不仅能够得到较好的集合多个对流参数的雷暴区域性预报,还能充分考虑不同地区雷暴发生的地域性特点和气候背景。将建立的预报方法应用于2012年6和9月的两次强对流过程的预报,发现雷暴预报模型较好地预报出两次过程的雷暴落区。进一步,为了能够在强天气预报中客观有效地区分出雷暴与暴雨区,引入集合动力因子暴雨预报方法。集合动力因子暴雨预报方法在诊断和追踪强降水的发展演变中表现凸出,而集合对流参数雷暴预报方法则对包含短时强降水、冰雹、大风等在内的对流性天气有较好反映,综合两套预报方法各自的优势,建立了集成动力因子-对流参数强天气预报方法,用于降水和雷暴的预报,同时对雷暴加降水型、雷暴无降水型、降水无雷暴型等强天气进行区分预报。对中国多个典型城市的预报效果分析发现,该方法不仅能够较好地预报出较长时效(24 h)的雷暴和降水落区,对区分降水雷暴、无降水雷暴和无雷暴降水也表现出一定的能力。

云迹风反演中高密度示踪云选取技术的研究

云迹风反演中的一项很重要的工作是选取随风移动、变化缓慢的云,即示踪云。文中设计了一种示踪云选取算法,以改善云迹风的质量和密度分布。该算法的特色是反演风的位置并不固定在反演网格的中心位置,而是通过梯度分析的方法使反演风的位置得到优化,再经过积雨云检测和灰度分布均匀程度检验,剔除不适合用来反演的目标物。对用该方法选取的示踪云进行云迹风反演,然后对反演出的云迹风进行环流分析,并与探空风进行比较。结果表明,反演出的云迹风质量好,密度很高,清晰地反映出天气系统的风场结构。

资料同化方法研究进展

数值天气预报模式的不断完善和大气观测探测资料(特别是卫星、雷达等非常规探测资料)的大量涌现,推动着资料同化方法的逐步发展。文章主要回顾了资料同化方法研究的发展过程、目前的应用现状以及对未来同化方法的展望。随着人们对资料同化含义的深入理解,对于资料同化的研究由初始的探索阶段逐步发展到以经验性为主的同化方法,主要包括SCM和nudging;统计方法的引入,成为资料同化方法研究发展道路上具有重要意义的一个里程碑,从而出现了多元统计插值同化,比如OI,3D-Var以及PSAS;针对背景误差协方差固定不变与实际情况的差异,考虑时间维的四维资料同化方法成为目前国际上较为主流的同化研究方法,其中以4D-Var和Kalman滤波为代表;随着计算机技术的进步,更加合理的四维资料同化方法将会成为未来业务预报中主要的资料同化方法。

基于混合集合同化方案的台风“海鸥”的数值模拟研究

混合变分/集合同化是基于变分+集合思路新兴发展起来的一种资料同化方法。利用WRF和WRFDA最新版本3.5构建混合集合同化的流程,通过单点试验直观体现出混合集合同化方案"流依赖"背景误差协方差的影响。对台风"海鸥"路径和强度的模拟和分析表明,混合集合同化方案在台风路径和强度的预报上要强于三维变分同化方案。对比两种方案同化后的分析场表明,混合集合同化方案分析出的台风中心强度优于三维变分同化方案分析结果,其原因一方面是混合集合同化方案初始场是采用集合平均的结果,另一方面是混合集合同化方案采用"流依赖"背景误差协方差的影响,这两个因素对台风的预报准确性有一定作用。

精确测算夜间机场跑道视程的方法研究

针对机场夜间跑道视程难以精确测量问题,提出了一种在合适距离处架设标准光源,通过人工观测出最小可发现的灯光强度,然后迭代计算出夜间跑道视程值的新方法。相比于现有方法,新方法的精细化程度显著提高,且较好地逼近了真值,仿真实验验证了方法的可靠性。