8 检验

为获得有用的地震预测标志,对已获得的前兆信息进行多方面的检验和评估是非常必要的,为此,本文将对震前大气电场异常信息进行较严格和全面检验和评估.     

9 震前大气电场异常的物理基础

人们认识自然总是从实践到理论,再从理论到实践.没有理论指导的实践是盲目的实践,没有实践基础的理论是空洞的理论,只有理论与实践密切结合,才能有所发现,有所进步.     

1 地震灾害及地震预报

1.1 地震灾害 地球上每年要发生上百万次地震,人们可感觉到3级以上的地震就有5万多次,全球平均每年发生5级以上具有破坏性的地震上千次,其中破坏性极大的7级以上地震就有20次之多.这些地震大部分发生在海上,虽然每年发生在大陆上的地震仅占全球地震总数的15%,但给人类造成的损失却占全球地震造成损失的85%.     

胶州湾增养殖海域营养状况与赤潮形成的初步研究

根据对胶州湾女姑山增养殖海域1998年5月～9月的连续监测资料,参照潜在性富营养化的概念,应用NQI指数对该海域的营养状况进行分析。认为该海域水质富营养化是7月3～8日Skeletonemacostatum和Biddulphiaaurita混合型赤潮形成的基础,磷、硅营养盐的消耗是赤潮消亡的主要原因;赤潮消亡之后浮游植物群落发生演替,水体叶绿素a仍保持较高含量,NQI指数也相应较高,水质表现为磷限制潜在性富营养化,由于磷酸盐的限制没有发展为赤潮。     

基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究

利用西安市2016—2021年逐小时PM_2.5浓度监测数据和气象观测数据,基于极端梯度提升机器学习算法模型(extreme Gradient Boosting, XGBoost),选择气象因子和时间因子作为特征变量,对西安市逐小时PM_2.5浓度进行预报试验。结果表明：西安市PM_2.5浓度与平均气温和能见度显著负相关,冬季PM_2.5浓度与相对湿度和露点温度显著正相关,偏东风更易诱发重污染天气。西安市12月底至翌年1月初空气污染频发,但PM_2.5浓度总体逐年降低。冬季PM_2.5浓度的双峰形日变化最明显,最高值分别出现在凌晨和11时。西安市PM_2.5浓度变化存在“周末效应”。模型能够较为真实地反映PM_2.5浓度量级和演变趋势的变化,预报值与实况值之间的决定系数为0.77、平均绝对误差为12.79μg·m^-3、均方根误差为18.68μg·m^-3。模型秋冬季表现较为稳定,预报效果...     

贵州省太阳总辐射计算及其分布规律

山西省在2006年雨季(7～8月)出现大范围的高温干旱,导致了严重的人畜饮水困难和农业灾害.尤其是在常年降水峰期(7月下旬至8月上旬),没有出现一场大范围强降雨天气过程,在历史上实属罕见.该文通过对500 hPa环流场、副热带高压特征量等资料的分析.揭示了山西2006年雨季气候异常的主要原因,主要包括冷空气的活动偏弱、副热带高压位置异常偏北,中低纬度天气系统的配合不到位、ENSO的形成及其影响等.     

古尔班通古特沙漠地表辐射收支特征

古尔班通古特沙漠是中国最大的固定、半固定沙漠.利用2017年该沙漠克拉美丽站辐射资料,分析了古尔班通古特沙漠不同时间尺度和不同天气条件下的地表辐射变化特征.结果表明:(1)不同月份沙漠辐射收支各分量月平均日变化均呈单峰型,但极值大小及出现时间存在差异.各分量曝辐量季节变化明显:太阳总辐射表现为生长期(4-9月)＞积雪期...     

夏季西太平洋暖池热含量对华西秋雨的影响及可能的物理机制

利用1971—2012年气象台站逐日资料,综合考虑降水量、降水日数及日照时数计算华西秋雨强度,结合不同深度海温资料,研究了华西秋雨强度与夏季西太平洋暖池热含量年际变化的联系,并讨论了其可能的物理机制。结果表明,前期夏季西太平洋暖池关键区(5°S—5°N,130°—160°E)热含量变化与华西秋雨强度有显著正相关关系,当前期关键区热含量偏高(低)时,华西秋雨强度较强(弱)。分析发现,当前期关键区热含量偏高时,其相对大气是一个异常热源,由于大气对其的响应,在热含量关键区西北侧中国南海—中南半岛附近生成了异常气旋式环流,其偏东偏南气流有利于向华西地区输送中低纬度洋面上大量暖湿水汽,并与北方的干冷空气在此交汇,同时,高层西风急流异常西伸,华西地区恰好位于急流入口区右侧的辐散区,这种高、低层有利的耦合形势使得秋雨偏强,反之亦然。      

智能网格SCMOC及多模式降水预报对比

以三源融合网格实况降水分析资料CMPAS为参照,基于二分法经典检验、预报评分综合图和面向对象MODE检验等方法,对比分析2021年智能网格预报SCMOC以及ECMWF全球、CMA-Meso中尺度模式在秦岭及周边地区的降水预报表现,主要结论如下:1)ECMWF能够很好地刻画日平均降水量、日降水量标准差以及地形影响下降水量、降水频次的空间分布特征,但对于0.1 mm以上量级的降水预报频次远高于观测,暴雨预报频次低于观测,SCMOC、CMA-Meso日降水量大于等于0.1 mm的降水频次和暴雨频次预报更好;SCMOC不足在于降水的空间精细分布特征描述能力相对较弱。2)ECMWF预报的大于等于0.1 mm降水频次日峰值出现时间整体较观测偏早3 h左右,CMA-Meso、SCMOC与观测总体吻合较好。3)三种产品24 h降水量大于等于0.1 mm的TS(Threat Score)评分数值上基本一致,但降水预报表现的特征显著不同,SCMOC成功率高、命中率低,漏报多、空报少,ECMWF、CMA-Meso则相反;24 h、3 h大雨以上量级降水SCMOC的TS评分、成功率、命中率一致优于其他两种产品。4)MODE暴雨检验,SCMOC大面积降水对象与观测相似度最高,预报能力优于ECMWF,但分散性小面积暴雨对象漏报风险大。SCMOC、ECMWF纬向距离偏差大于经向,位置偏西比例高于偏东。