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海洋预报 2018年第3期35卷 17-29页

作者：渠鸿宇李响凌铁军张蕴斐国家海洋环境预报中心北京100081 国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点试验室北京100081

采用WRF模式针对2016年第17号台风"鲇鱼"设计了多组对比试验及敏感性试验,考察谱松弛同化技术对台风路径及强度模拟的影响。通过其与格点松弛方法的对比发现:这两种方法都能显著改善台风路径和强度的模拟,由于谱松弛方法仅部分同化高层... 详细信息

采用WRF模式针对2016年第17号台风"鲇鱼"设计了多组对比试验及敏感性试验,考察谱松弛同化技术对台风路径及强度模拟的影响。通过其与格点松弛方法的对比发现:这两种方法都能显著改善台风路径和强度的模拟,由于谱松弛方法仅部分同化高层的大尺度场,允许模式更好的发展自身的中小尺度信息,其模拟的台风强度较格点松弛试验模拟的台风强度更接近观测。对影响谱松弛方法的关键参数松弛波数及系数进行的敏感性试验表明:台风模拟对谱松弛波数及系数的选择均很敏感。适当增加波数可以改善台风路径及强度的模拟,但并非波数越多越好,波数超过一定阈值会导致模拟的台风强度明显偏弱;适当增大系数同样能改善台风路径和强度的模拟,但并非越大越好,需根据模式设置优化选取。本研究表明:选取谱松弛波数为5,系数为0.000 3~0.003时,台风模拟有显著改进。

关键词：台风谱松弛格点松弛波数强度系数

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谱松弛同化技术对台风季节活动数值模拟的影响

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海洋预报 2020年第3期37卷 18-28页

作者：渠鸿宇李响凌铁军张蕴斐国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术研究重点试验室北京100081

采用COAWST模式针对2015年5月1日—11月1日的台风季节活动设计了两组对比试验,探讨谱松弛同化技术对台风季节活动数值模拟的影响。通过比较两种试验结果中的台风季节信息发现:谱松弛能够显著提高对台风频数、强度、气旋累积能量分布以... 详细信息

采用COAWST模式针对2015年5月1日—11月1日的台风季节活动设计了两组对比试验,探讨谱松弛同化技术对台风季节活动数值模拟的影响。通过比较两种试验结果中的台风季节信息发现:谱松弛能够显著提高对台风频数、强度、气旋累积能量分布以及路径密度分布的模拟。这种改善与模式中大尺度场如环流场、位势高度场、海温的改善息息相关。由于谱松弛的作用,模式能够基本再现边界场中的大尺度信息,避免台风活动导致大尺度场发生严重漂移,同时模式自身中小尺度过程能够自由发展,这使得模拟的台风季节活动更加符合观测。

关键词：台风季节活动 COAWST模式谱松弛

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一种基于细节点全局置信度的指纹匹配算法

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模式识别与人工智能 2014年第9期27卷 835-840页

作者：付翔封举富北京大学信息科学技术学院北京100871

传统基于细节点的指纹匹配方法通常利用细节点的局部结构相似度来描述一组细节点对之间的匹配程度.提出细节点的全局置信度概念,描述一组细节点对在全局范围内与其他细节点对之间的空间一致性和整体匹配可能性,可看作是对局部相似度的... 详细信息

传统基于细节点的指纹匹配方法通常利用细节点的局部结构相似度来描述一组细节点对之间的匹配程度.提出细节点的全局置信度概念,描述一组细节点对在全局范围内与其他细节点对之间的空间一致性和整体匹配可能性,可看作是对局部相似度的一个有效补充.通过计算点对相容性矩阵的主特征向量,借助谱松弛技术,可得到所有细节点对的全局置信度.结合局部相似度和全局置信度可构造出新的关联矩阵,那些具有较大的局部相似度和较大的全局置信度的候选细节点对被认定是匹配的.该方法较好地利用局部拓扑信息和全局相容信息,对非刚性形变和噪声具有较好的鲁棒性.在FVC2002和FVC2004数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的效率和准确性.

关键词：指纹匹配全局置信度局部结构相似度谱松弛

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西北太平洋台风季节活动的数值模拟

西北太平洋台风季节活动的数值模拟

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作者：渠鸿宇国家海洋环境预报中心

学位级别：硕士

西北太平洋是世界上台风发生频数最多的区域,平均每年有28.2个台风生成。我国东部与西北太平洋相邻,是受台风影响严重的国家,平均每年有7个台风登陆我国。由台风带来的狂风、暴雨、风暴潮及次生灾害会给沿海地区带来重大的财产损失及人... 详细信息

西北太平洋是世界上台风发生频数最多的区域,平均每年有28.2个台风生成。我国东部与西北太平洋相邻,是受台风影响严重的国家,平均每年有7个台风登陆我国。由台风带来的狂风、暴雨、风暴潮及次生灾害会给沿海地区带来重大的财产损失及人员伤亡。台风活动具有显著的季节、年际以及年代际变化特征,1977-2016年间,台风年频数最高达37个,而最少的只有14个。因此,将具有年际变化的台风季节活动在台风季来临之前准确预报,可以给政府和公众提供充裕的时间对台风灾害做准备,将风险和损失降到最小。本文通过动力预报的方法,使用区域耦合模式COAWST模式对西北太平洋5月—10月的台风活动进行了相关的研究及预报。大尺度场对台风的生成及移动均具有重要的影响,区域模式在长期积分过程中会出现大尺度场漂移的现象,为了改善模式的季节预报技巧,首先研究了谱松弛同化方案对台风季节活动模拟的影响。结果表明,相比于未采用谱松弛同化方案的控制试验,谱松弛同化试验能够显著提高对台风频数、强度、ACE分布以及路径密度分布的模拟,模拟的台风季节活动与观测更加一致。谱松弛同化方案对台风季节活动模拟的改善主要通过改善模式的大尺度场实现。谱松驰同化方案可以使模式中高层的大尺度场(高度场、温度场、水平速度场及湿度场)向再分析场逼近,改善区域模式长时间积分对大尺度的模拟,进而改善模式中海气相互作用过程及中小尺度过程,实现对台风季节活动模拟的改善。在此基础上,进一步研究了耦合模式中不同积云对流参数化方案对台风季节活动模拟的影响。积云对流过程对台风的生成和发展至关重要,模式中引入的积云对流参数化方案是否合理,是能否成功模拟台风的关键。研究中对比了COAWST模式中四种的常用积云对流参数化方案(Kain-Fritsch(new Eta)方案,Betts-Miller-Janjic方案,Grell-Freitas方案和Grell-3方案)的差异,并考察台风季节活动的数值模拟对不同积云对流参数化方案选取的敏感性。不同积云对流参数化方案敏感性试验的模拟结果表明:在COAWST模式中,采用Kain-Fritsch(new Eta)方案进行台风季节活动的数值模拟,对台风频数和台风路径密度模拟具有最优的效果;而采用Grell-Freitas方案进行台风季节活动的数值模拟,对台风强度模拟具有最优的效果,相较于其他三种积云对流参数化方案,选用Betts-MillerJanjic方案模拟的台风频次及台风强度与观测相差最大。因为目前台风季节预测更多的关注台风频数信息和影响范围,因此,对于台风季节预测,Kain-Fritsch方案是较优的选择方案。在采用谱松弛同化方案并优化了积云对流参数化选项的基础上,进一步建立了区域耦合台风季节预报系统。选用CFSv2全球季节预报数据作为初边界场,对西北太平洋2011—2018年台风季的台风活动情况进行了历史回报试验,以检验预报系统的性能。回报试验的结果分析表明:相比于CFSv2预报的台风季节活动的频次偏少、强度偏弱,新建系统可以有效的改进台风频次及强度预报,尤其是改进强度超过TY等级的台风预报,但是预报结果与观测的台风频次及强度仍存在一定差距,主要体现为预报的季节总台风频次偏多、强台风的峰值相对偏弱。分析对台风生成、发展及移动较为重要的影响因子发现,台风频数预报效果的好坏与季风槽、850hPa相对涡度、低空辐合及高空辐散、海表潜热释放量和海表温度的预报效果有关。当预报的季风槽偏东,低纬度海域相对涡度偏大、低层辐合较强及高空辐散较弱、海表面潜热释放和海表面温度的有正明显偏差时,更有利于台风的发生及发展,导致预报的台风总频数超过观测的台风频数。

关键词： COAWST模式台风动力季节预报谱松弛积云对流参数化方案回报试验

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基于通用约束正则化的谱聚类方法研究

基于通用约束正则化的谱聚类方法研究

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作者：杨昂天津大学

学位级别：硕士

谱聚类方法以其简单高效的特点,在聚类分析领域及其相关的数据挖掘与机器学习应用中占据越来越重要的地位。同时,适当的在聚类过程中加入先验约束,可进一步提高谱聚类的准确性。目前,现有的带约束的聚类方法不能分别将同组约束(Must-Li... 详细信息

谱聚类方法以其简单高效的特点,在聚类分析领域及其相关的数据挖掘与机器学习应用中占据越来越重要的地位。同时,适当的在聚类过程中加入先验约束,可进一步提高谱聚类的准确性。目前,现有的带约束的聚类方法不能分别将同组约束(Must-Link)和非同组约束(Cannot-Link)以统一的形式有效嵌入到谱聚类求解过程之中。这篇文章中,针对带约束的数据聚类问题,我们提出了一个通用的数据间约束的正则化方法(Unified Spectral Regularization),并形成了一个基于通用正则化约束的谱聚类计算框架。本文的方法不同于以往的基于半正定规划求解的带约束谱方法,本方法实现了更高效的正则化的谱松弛过程,能将同组约束和非同组约束以通用的正则项的形式嵌入到谱聚类的最优化求解目标函数中,并可以直接应用于多标签的聚类问题。在本文提出的计算框架中,通过求解正则化的谱分解问题,我们可以快速地求得松弛条件下的全局最优解,再通过加权的K-means聚类方法对松弛的最优解进行最小整数误差的取整近似,可以得到最优的聚类划分结果。本文提出的方法主要有以下贡献:1)通用的约束正则化嵌入形式,使得同组约束和非同组约束可以同时对聚类结果产生正向的引导作用;2)可对接不同相似度矩阵的高可扩展性的带约束谱聚类计算框架;3)相对现有方法显著提高了聚类准确度和计算时间等性能。我们在场景视频数据集和UCI数据集中与现有最好的带约束聚类方法以及现有最新的基于约束正则化的谱聚类方法进行了多个方面的实验和验证,实验结果表示本文提出的方法在聚类准确度和计算性能以及对约束信息的充分利用等方面都有超越现有最新方法的表现。

关键词：带约束的谱聚类图割问题谱松弛正则化聚类分析

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