基于卡尔曼滤波算法的本溪地区雷达降水同化研究

为降低雷达降水数据的误差,文中引入卡尔曼滤波算法进行降水数据同化,并与本溪地区人工观测降水进行误差比对。结果表明,采用卡尔曼滤波进行降水数据同化,提高了雷达降水数据在流域降水观测中的适用性,研究成果可为本溪乃至辽宁省雷达降水数据同化的应用提供参考。     

多普勒天气雷达估测降水及雨洪应用研究进展

多普勒天气雷达具有测量范围广、时空分辨率高等优点,可获得大面积定量降水数据,具有较好的时空代表性.基于国内外多普勒天气雷达数据资料的应用研究成果,从雷达数据质量控制、联合雨量计校正、耦合天气雷达的应用等方面,对应用研究进展与最新动态进行综述.结果表明,虽然当前雷达探测降雨的精度仍较低,应用深度也不够,但是随着应用研究的深入,雷达将不断实现其具有的强大优势     

基于数据同化的降雨数值空间分布模拟研究

降雨数值模拟是延长水文预报预见期的重要方法,但由于降雨数值模拟中驱动数据所提供的初始场和边界场条件和大气的实际状态并不是完全吻合,导致模拟结果存在误差。减小降雨数值模拟的误差是提高水文预报精度的关键问题,特别是在大气数值模式和分布式水文模型耦合模拟过程中,高精度的降雨信息是准确模拟的关键。本文基于WRF模式和三维变分数据同化方法,选取雷达反射率和GTS(Global Telecommunication System)数据作为同化资料,开展基于数据同化的降雨数值空间分布模拟研究,从降雨的空间展布和指标评价两方面对同化前后的模拟结果进行对比。结果表明:同化后的模拟数据在CSI指标和RMSE指标上都优于同化前的模拟数据,说明同化后模拟数据的误差小于同化前的误差;将同化前后的数据展布在网格图中,发现同化后的数据可以更加准确地刻画降雨的空间分布规律,说明通过数据同化方法提高了模拟降雨和实际降雨空间分布的一致性,改善了WRF模式模拟降雨空间分布的能力。     

基于多源数据同化融合的尼洋河降水时空分布特征

地理位置处在我国高寒山区的尼洋河流域地面气象观测站点极少,是典型的缺资料地区,卫星降水数据产品是降水数据的重要补充。由于卫星降水数据在获取上的间接性及本身的不确定性,数据精度问题一直是阻碍其有效应用的主要因素。基于集合卡尔曼滤波(EnKF)同化算法,选取TRMM、CHIRPS、Cmorph_V1.0、PERSIANNCDR及Gldas_Noah 5种卫星降水产品,在对其与林芝站网格区域实测降水进行精度分析的基础上,进一步进行多源降水数据同化与融合。结果表明:同化后5种卫星降水产品与实测降水量的相关系数CC均在0.98以上,BIAS均在10%以下,ME在同化后均小于0.2mm/d,RMSE均小于0.6mm/d,EnKF的同化效果显著。将同化后的5种降水与原卫星降水之间的误差序列推广至全流域,从而获得全流域的5种同化降水用于融合,融合后的降水数据综合了5种降水数据产品在精度指标的各自优势,其精度和可靠性更高。利用克里金插值法对融合后的降水进行尼洋河降水时空分布特征分析,结果显示年降水量空间上由中部向四周逐渐递减,时间上呈现逐年增加的趋势。通过对卫星降水数据进行同化及融合,在提升降水数据产品精度的同时提供了满足水文模拟及水资源管理需求的时间序列数据,具有重要的应用价值。     

雷达测雨在水文学中的应用--影响预报精度的因素分析

雷达测雨的误差以及水文模型自身的结构和尺度问题等的复杂性，导致了水文预报的精度不理想、这在一定程度上阻碍了雷达测雨技术在水文学中的应用、文中在回顾雷达测雨技术在水文学中已发挥的重要作用的同时，着重对预报精度影响较大的若干因素进行探讨和分析，并就将来雷达测雨技术更好地应用于水文学的研究提出几点建议．     

基于水利测雨雷达系统的水文降雨监测数据比对分析

水利测雨雷达作为一种抗干扰能力强、扫描范围广、精度高的主动遥感手段,其通过反射率可推算实时降雨量并实现格点化处理,从而得到具有较高精度、大范围、高时空分辨率的实时降水信息,能有效解决传统暴雨监测中站网密度低、数据传输慢、资料缺乏等问题,提高中小流域洪水预报的精度和时效性。通过对组网后水利测雨雷达系统中的水文降雨监测数据和地面雨量站数据进行比对分析,发现水利测雨雷达系统可以定时、定点、定量精细化获取降雨情况,降雨监测数据与地面站点数据拟合较好,可以为后续中小流域预警预报功能开发和广泛推广应用提供精准的数据支撑。     

雷达测雨的最优化方法在分布式城市洪水模型中的应用

<正>一、雷达测雨的最优化方法随着城市化进程的加快和全球气候变化的发展,城市受到极端暴雨事件影响的频率增高,危害加重。分布式城市洪水模型可以充分反映流域降雨分布以及下垫面变化,使模拟     

分布式水文模型结合雷达测雨用于三峡区间的洪水预报

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大, 对三峡水库防洪安全和运行调度的影响不容忽视。依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于 GIS的分布式水文模型来模拟区间洪水过程,以尽量减小洪水预报中的不确定性。研究表明 ,降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源,尤其是在雨量站稀疏的山区,雨量站观测 的降雨信息难以充分表征降雨空间变化。为此,进一步尝试利用雷达测雨数据作为分布式水 文模型的输入,通过对2个小流域的示例研究,结果表明雷达测雨能捕获降雨的空间分布, 它与分布式水文模型相结合,是提高洪水预报精度的有效途径之一。     

大连地区降水分布规律与雨岛效应

利用大连地区雨量和气温资料,通过多年平均降水量等值线图法、代表站数理统计法,从大连地区降水量地区分布规律及规律性改变分析入手,论述"雨岛效应"产生成因及地区形成机制.由此导致该地区降水分布中心由东北部山区向沿黄海岸的近海城市转移.     

降水资料在无资料河流上的应用

本文通过实例介绍了利用降水资料推求无资料河流上的设计洪峰流量，设计径流量的方法。     

Retrieval of ice/water observations from synthetic aperture radar imagery for use in lake ice data assimilation

High-resolution lake ice/water observations retrieved from satellite imagery through efficient, automated methods can provide critical information to lake ice forecasting systems. Synthetic aperture radar (SAR) data is well-suited to this purpose due to its high spatial resolution (approximately 50 m). With recent increases in the volume of SAR data available, the development of automated retrieval methods for these data is a priority for operational centres. However, automated retrieval of ice/water data from SAR imagery is difficult, due to ambiguity in ice and open water signatures, both in terms of image tone and in terms of parameterized texture features extracted from these images. Convolutional neural networks (CNNs) can learn features from imagery in an automated manner, and have been found effective in previous studies on sea ice concentration estimation from SAR. In this study the use of CNNs to retrieve ice/water observations from dual-polarized SAR imagery of two of the Laurentian Great Lakes, Lake Erie and Lake Ontario, is investigated. For data assimilation, it is crucial that the retrieved observations are of high quality. To this end, quality control measures based on the uncertainty of the CNN output to eliminate incorrect retrievals are discussed and demonstrated. The quality control measures are found to be effective in both dual-polarized and single-polarized retrievals. The ability of the CNN to downscale the coarse resolution training labels is demonstrated qualitatively.     

基于CCI资料与EnKF方法的单点土壤湿度同化

土壤湿度作为天气、农林业、水循环研究中重要的地球物理参数,对气候变化有重要影响。陆面数据同化发展较晚,研究集中在同化土壤/积雪的常规观测与遥感观测来提高土壤湿度廓线/雪水当量的估计精度。卫星遥感资料的同化是一个研究热点,同化遥感数据对提高土壤湿度估计精度有积极的作用。基于CLM4.0(Common Land Model 4.0)陆面过程模式,采用集合卡尔曼滤波(EnKF)同化方法,在美国内布拉斯加州地区的Clay Center、Red Cloud及Grand Island观测站点进行了3个单点同化实验,同化的观测数据是由CDF(Cumulative Distribution Function)技术匹配调整后的卫星遥感资料——CCI(Climate Change Initiative)数据,同化分析实验时间为2008年5月1日至2008年10月31日,利用站点实测数据对0~2cm土壤湿度的同化结果与间接受其同化影响10cm处的土壤湿度估计值进行了验证。结果表明:通过单点同化卫星遥感资料的方法可以提高表层土壤湿度的估计精度,并且受其同化影响,靠近同化层的土壤,其土壤湿度的估计精度也得到提高。     

Storm surge model based on variational data assimilation method

By combining computation and observation information,the variational data assimilation method has the ability to eliminate errors caused by the uncertainty of parameters in practical forecasting.It was applied to a storm surge model based on unstructured grids with high spatial resolution meant for improving the forecasting accuracy of the storm surge.By controlling the wind stress drag coefficient,the variation-based model was developed and validated through data assimilation tests in an actual storm surge induced by a typhoon.In the data assimilation tests,the model accurately identified the wind stress drag coefficient and obtained results close to the true state.Then,the actual storm surge induced by Typhoon 0515 was forecast by the developed model,and the results demonstrate its efficiency in practical application.     

基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取

针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明：水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。     

基于降雨观测资料的山洪预警标准研究

山洪灾害是山区小流域发生频次最高危害最大的自然灾害，利用降雨观测资料及时进行山洪预警是山洪灾害避险的有效手段。本文从河道安全泄洪流量出发，提出了最小临界雨量和临界雨力的新概念和计算方法，并在此基础上构建了暴雨临界曲线，以降雨观测资料在暴雨临界曲线图上所处的位置作为山洪预警的判断标准，通过某小流域三场洪水暴雨资料的验证，证明其方法是合理的。用暴雨临界曲线作为山洪预警的判别方法易于农村干部群众掌握，适宜于山区小流域各地防范山洪灾害中使用推广。     

星载降水雷达的交叉分析和案例应用

星载降水雷达是太空中对降水观测最精确的仪器,目前星载降水雷达有TRMM PR、GPM DPR和Cloud Sat CPR,但对于三颗雷达产品的认识及应用还相对不足。在全球范围内对三颗雷达的样本进行了两两匹配,为确保匹配样本时空范围一致,样本间空间差异不大于2 km,时间差异不大于20 min。基于匹配样本首先对三颗雷达从多角度进行了交叉对比,最后将经过地面校正的TRMM PR和GPM DPR数据应用于研究青藏高原降水地形关系。结果表明:PR和DPR降水数据的空间分布和纬度条带分布基本相似;DPR相比于PR显著提升了对小降水的观测能力,CPR对小降水观测最准确,但是低估了中大降水,因而CPR在低纬度地区降水强度低于其他产品,但是在高纬度地区降水强度则高于其他产品;基于雷达降水应用表明,青藏高原大部分流域累积降水随着高程的增加指数下降,降水地形效应最显著的是喜马拉雅山脉南坡中部,降水呈现双峰模式。     

国外数据同化技术在水资源管理中的应用

美国和其他很多国家已使用了多种水资源管理方法,这些方法都是针对水资源调度和管理的相关决策支持工具（DST）,这种决策支持工具稍加改进就可以在不同地区使用。但是一些地区缺少足够基础数据,这就影响了决策支持工具的准确运行,限制了这一工具的实际应用。随着科技进步,卫星测量水文数据和远程数据采集技术的应用范围扩大,使得基础数据缺乏的问题有可能得到解决。同时,也使某一地区的水资源管理数据不依赖或少利用历史水文数据成为可能。     

基于长系列观测资料的干旱区降水入渗补给规律研究

利用新疆昌吉地下水均衡试验站地中蒸渗仪长系列(1992-2015年)降水入渗实测资料,探讨降水入渗补给过程中的滞后现象,分析影响降水入渗补给的主要因素;依据降水入渗补给系数研究降水入渗补给量随潜水埋深的变化规律,确定不同地层的最佳潜水埋深和稳定埋深。结果表明:在试验条件下,砂卵砾石地层和细砂地层最佳潜水埋深点为0. 5 m,轻黏土地层最佳潜水埋深点为0. 0 m;降水入渗补给量随潜水埋深的增大而减小并趋于稳定,稳定潜水埋深为6. 0 m。依据最佳潜水埋深点和稳定点建立了年降水入渗补给系数与潜水埋深间的指数型经验公式。