简介:回顾了作为实用天文学和大地测量学中基本研究课题之一的大气折射映射函数研究的进展。介绍了近几年上海天文台发展的大气折射母函数方法,以及由此导出的大气折射解析解。对如今广泛地应用在空间测量技术中的几种映射函数做出评述;分析了NMF模型的优点和不足之处。介绍了由大气折射母函数方法引出的大气延迟新连分式映射函数和天文大气折射的映射函数方法。利用VLBI实验中高度截止角与基线长度重复率的关系、探空气球(radiosonde)观测资料、PRARE资料比较了各种映射函数的结果。特别指出了映射函数方法对天文大气折射和光学波段测距精度的改进。讨论了大气折射计算中的主要误差源。
简介:利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-OrganizingMaps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(BrierScore)均近似为0,显著性评分(SignificanceScore)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。