盘锦地区雷达定量降水估测研究

利用雷达反射率资料和区域自动气象站降水资料,以盘锦市为研究区域,分别根据降水类型、降水量级以及最优化的拟合方法,建立Z-I关系的雷达定量估测降水模型,对盘锦市进行面雨量估测估算,与新一代雷达模型(Z=300 I1.4)进行对比分析。结果显示,雨量估测有较好的精确性和适用性,提高了对强降水的短时临近预报的准确性。     

基于激光粒子探测仪探测结果的Z-I关系分析

[目的]估测高时空分辨率的降水量。[方法]利用翻斗式自动雨量计观测的雨量和雨强对激光粒子探测仪的观测结果进行验证,在确信通过激光粒子探测仪激光带的雨滴数和雨滴直径的基础上,按年、月、主要降水天气类型分别建立雷达反射率因子Z和雨强I、log(Z)-log(I)和雷达回波强度I-Zo的指数关系式。[结果]结果表明,按4种主要降水天气类型建立的Z-I、log(Z)-log(I)和I-Zo的指数关系式拟合率最高,相关系数都在0.96以上,均通过极显著相关性检验,是利用雷达探测的反射率因子(Z)或回波强度(Zo)反演降雨强度的首选。给定回波强度(Zo)后,对应1个最大雨强(Imax)。[结论]利用这种关系,依据雷达探测的回波强度,对预警强降水天气有重要的指示作用。     

朝阳新一代天气雷达分型Z-I关系降水估测模型

利用2014年4—10月朝阳新一代天气雷达和自动站数据资料,对降水过程进行分型,采用最优化方法分析得到本地化Z-I关系,结果表明:降水估算准确率在65%~70%以上,大大提高了本地天气雷达定量估测降水的准确率,更大地发挥了新一代天气雷达的效益。     

用最小二乘法原理估测黄牛体重

应用最小二乘法原理选用黄牛的体长、胸围两项体尺 ,来估测黄牛的体重 ,不同的估测方法其估测的精度不同。采用体长和胸围两项体尺建立的二元二次回归方程估测的体重Y1 与实测的体重Y0 的相关系数最高 (r0 1 =0 .670 5 ) ,其次为用体长X1 和胸围X2 建立二元一次回归方程估测的体重Y4与实测的体重Y0 的相关系数 (r0 4=0 .63 62 ) ;用胸围X2 的单项体尺估测的体重Y3与实测体重Y0 的相关系数r0 3为 0 .62 6;用体长X1 的单项体尺估测的体重Y2 与实际体重Y0 相关系数最小 ,r0 1 、r0 2 、r0 3、r0 4均达到极显著水准。体长和胸围这两项单项体尺对估测体重的重要性不同 ,胸围对体重的贡献率较体长为大     

基于PLS算法与遥感影像的区域小麦实际单产估测

为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果,该研究以2010—2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05、748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。     

暴雨强度公式推求研究

选用安徽省气象档案馆整编的1975~2000年芜湖市的分钟雨量自记纸信息化数据,采用二分法及最小二乘法求得各历时单一重现期暴雨强度公式的参数及均方差,得到单一重现期的暴雨强度值——i-t-p表,进而推求芜湖市暴雨强度总公式,并对其作精度分析。结果表明,该暴雨强度总公式的平均绝对均方差小于0.05 mm/min,满足我国《室外排水设计规范》精度要求,且计算过程全部通过程序实现。     

阜新暴雨日数与太阳黑子活动周期关系研究

对太阳黑子活动周期与1951～2005年阜新暴雨日数进行了分析研究。结果发现,各太阳黑子谷值周期黑子相对数与各周期内暴雨日数相关显著,相关系数达-0.842;同时,太阳黑子谷值周期内某年的阜新暴雨日数与该年的太阳黑子数相关系数达-0.737。说明阜新暴雨日数与太阳活动有着密切的相关。这一结论将为研究暴雨发生规律及暴雨的预测、预报、农业旱涝规律提供有利的气候背景和依据。     

通辽市暴雨特征分析及区域性暴雨定量评估方法

基于通辽市 1960—2020 年的日降水量资料,分析暴雨站次及区域性暴雨过程时空变化特征,并利用国家标准 GB-T 42075-2022 对区域性暴雨过程进行定量评估。结果表明:(1)暴雨极值呈明显的南部地区大于北部,暴雨站次分布整体上北部和中西部少,南部和中东部多。年平均暴雨日数 0.8 d。7～8月为发生暴雨主要月份。(2)区域性暴雨过程共45次,年平均 0.7 d,年际变化呈减少趋势。单日区域性暴雨占78%。主要出现在7月下旬达11次。(3)利用国家标准定量评估,得出有 3 次特强区域性暴雨过程,依次为 2017 年 8月3日、1994年7月12～14日、1984年8月10～11日。结合本地情况,定义综合强度Z值在100以上为特强区域性暴雨,Z值在40以上为强区域性暴雨,Z值在30以上为较强区域性暴雨。区域性暴雨等级评估方法适用性较好,利于区域性暴雨过程强度的划分。     

几种QSAR建模方法的研究进展与应用

定量构效关系（QSAR）对药物设计和新药研制、环境毒物的毒性评价与预测有着显著的作用，本文简单介绍了几种QSAR建模方法：多元线性回归（MLR）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并对这几种不同的建模方法在实际中的应用进行举例。可以看出PLS和ANNS是优秀的建模方法，预测能力强，SVM通过结构风险最小化原则建模，有效将期望风险降至最低，模型预测力得到显著提高，在环境毒物评价中具有广阔的应用前景。     

基于GIs的贵州省暴雨灾害风险区划

[目的]研究基于GIS的贵州省暴雨灾害风险区划。[方法]选取贵州作为研究区域,以1km×1km埘格数据为评价单元,利用贵州省1961-2008年气象站点日降雨资料,从致灾因子危险性、承受体易损性、孕灾环境敏感性及防灾减灾能力4个方面构建暴雨灾害风险区划指标体系;在层次分析法确定影响因子权重的基础上,构建基于GIS的风险评价模型对4个子指标和风险性总指标分别评价,并最终得到贵州省暴雨灾害风险区划图。[结果]贵州省暴雨灾害风险自中部向四周呈递减的总趋势,低风险区集中在贵州省东北部,暴雨较少、抗灾能力较强是该区风险低的主要原因;高风险区集中在省中部偏西地区,主要因为暴雨集中、地形变化大、森林覆盖率低,其中安顺市较高以上风险地区占该市98．02％,而2010年发生特大地质灾害的贵州省安顺市关岭县岗乌镇也属于高风险区。这与实际受灾清况相吻合。[结论]该研究为以区域为对象的宏观防灾减灾规划提供理论依据。     

基于流域总降水高分辨估计的暴雨灾害风险评估

提出了基于新一代多普勒天气雷达和自动气象站资料的流域总降水高分辨估计方法,结合灾情定量指标计算和水文资料,对2011年西安世园会期间陕西3次暴雨过程影响地区灾害风险进行了评估分析。结果表明,汉江上游流域是陕南灾害预警重点地区,流域内过程总降水明显增大是引发陕南次生灾害的主要因素;汉江上游和下游流域同时出现较大总降水时,由于上游降水对下游水文地质灾害的重叠效应和下游水情对上游自然排洪能力的影响,相关地市灾情将有所加重;同时,降水随时间的不均匀性和突发性也是引发灾害的重要因素。     

大连地区近46年暴雨统计分析

通过对大连地区7个观测站1962～2007年逐日降水量统计,并对日降水量50mm以上的暴雨进行了统计分析和研究。研究发现,大连年暴雨日数有着明显的年际变化和年代际变化;暴雨季节变化也很明显。从地域分布上有自西向东、自南向北递增的明显特征.     

西安城区暴雨强度公式编制研究

利用西安观测站1961 ～ 2003年自记纸降雨量观测值转化为逐分钟降雨量的观测资料和2004～2012年逐分钟自动站降雨量观测资料,建立了分钟雨量资料序列,选取5 ～ 180 min的累积雨量资料样本,采用指数分布、耿贝尔分布和皮尔逊-Ⅲ型分布曲线拟合,3种曲线分布拟合效果比较指数分布拟合效果较好;采用最小二乘法和高斯-牛顿法进行计算,经过对比选取指数分布结合高斯-牛顿法计算的结果为西安城区暴雨强度公式计算结果;对计算的结果与历史计算结果进行对比分析,年多个样法的计算结果与2008年计算结果误差相近,新年最大值法暴雨强度公式均方根误差和相对均方根误差稍大.     

黔西南州乡镇雨量站的暴雨基本特征分析

本文利用2013～2017年共五年乡镇自动站雨量,分析了暴雨、大暴雨、特大暴雨的逐月变化及空间分布特征,并就分布的空间差异性进行了探讨。结果显示：(1)黔西南州近五年特大暴雨点数累积集中出现在5-9月,其中6月最多,其次为8月;大暴雨主要出现在5-10月,6月最多;暴雨集中出现在5-9月,其中6月最多,其次为7月、9月;(2)暴雨及以上量级的雨日呈现明显的单峰结构,6月最多,达到88日,7、8月相当,11月至来年的3月暴雨日很少,大暴雨分布在4-12月,集中分布在6-9月,其中6月最多,达到27个大暴雨日,平均每年4.5日;特大暴雨分布在5-9月,其中8月最多,有4个特大暴雨日,平均每年0.8日;(3)暴雨以上量级日数夏季出现最多,其次为秋季、春季,冬季最少。暴雨、大暴雨季节变化特征相同,均为夏季最多,秋季次之,再次为春季,冬季最少;特大暴雨夏季最多,春秋季相同,均为2日;(4)近五年黔西南州暴雨及以上量级日数空间分布不均匀,总体呈现南北多中间少的特征：兴义市大部、中西部,册亨县大部,望谟县西南部,晴隆县大部,普安县北部暴雨及以上量级日数近五年合计超过20d,兴义市敬南镇、册亨县秧坝镇最多达37d,望谟县昂武乡、兴仁市新龙场镇、贞丰县沙坪镇最少,五年合计仅有6d。大暴雨日数空间总体呈现南北多中间少的特征：兴义市东南部、册亨县大部、望谟县中西部、晴隆县东部近五年合计超过5d,其中兴义市敬南镇、册亨县城、晴隆县光照镇、大田乡最多,达到8d,贞丰县、望谟县交界处近五年未出现大暴雨;特大暴雨主要出现在兴义市的东南部、兴义、兴仁交界以及兴仁的中部以北。     

黄南地区城镇暴雨特征分析

利用青海省黄南地区4个气象观测站1960~2009年降水资料,采用统计分析方法对黄南地区暴雨分布特征进行分析。结果表明,近50年黄南地区暴雨日数呈增加趋势,优干宁镇暴雨日数是4个观测站中最多的,说明暴雨主要出现在黄南偏南地区;月暴雨日数的分布呈单峰型,峰值出现在7~8月份,从9月份开始,暴雨日数逐月减少;暴雨的季节变化也很明显,从地域分布上黄南地区暴雨有自南向北递增的特征。     

山东一次局地大暴雨天气过程成因初探

利用常规气象观测资料、NECP 1°×1°再分析资料、地面自动站降水实况资料以及FY-2E卫星云图资料等资料,从环流背景、形成机理和卫星云图特征等方面,对2010年8月8日～9日山东区域暴雨局部大暴雨过程进行综合分析.结果表明:中高纬度短波槽缓慢东移,副热带高压和地面气旋稳定维持,超低空气流发展强盛,是暴雨发生的有利大尺度环流背景;在中尺度回波团或回波带及中尺度对流云团的影响下产生暴雨;降水主要出现在对流云团生成,发展、成熟时期,短时强降水主要出现在对流云团西部、西南部,南部;超低空东南气流由于水汽输送路径短,对短时强降水发生十分有利;中尺度对流系统表现在整个对流层为上升运动.低层θse锋区不断增强为对流性强降水发生提供了有利的不稳定能量.     

辽宁一次大到暴雨天气过程分析

利用天气图、物理量场、卫星云图、单站气象要素等,对2009年8月18～20日辽宁一次典型的大到暴雨天气过程进行了综合的分析。结果表明,该过程是一次由高空槽和副高共同影响的一次天气过程,贝加尔湖分裂冷空气与河套冷空气东移成涡,副热带高压西伸北抬,其边缘暖湿气流切入。低空急流加快了水汽的输送,高空急流出口右侧588线外围出现几个比较旺盛的中尺度对流云团逐步与西风带系统合并,造成此次强烈的混合性降水过程。     

“8．17”宁安局部地区暴雨天气分析

对2007年8月17日海林市北部的个别乡镇出现的一次强对流天气过程作了具体分析,探讨在盛夏季节强对流天气造成局地小范围暴雨发生发展的条件。     

河南濮阳局地大暴雨成因分析

利用常规观测资料和新一代天气雷达产品,对2012年7月9日河南濮阳地区局地大暴雨天气进行分析。结果表明,此次局地大暴雨天气是在副高稳定,稍有西伸北抬,高空有低槽东移,弱冷空气扩散南下,中低层有低涡、切变线、低空急流、地面倒槽、中尺度低压的相互作用下产生的;水汽充沛、湿层深厚,为暴雨区提供了水汽条件。暖云层厚度较厚,大于4 km,有利于高降水效率的产生;多个中尺度对流雨团先后经过同一地点,产生的"列车效应",提高了降水效率;低空急流和超低空急流的形成,在水汽输送和聚集过程中发挥了重要作用。利用探空曲线中CAPE值的变化情况来判断上升运动的强弱,具有较好的指导意义;利用多普勒雷达产品可以较好地预报强天气路径、强度及影响范围。