长江巨洪前期物理因子的配置

提出了长江巨洪前期物理因子配置的概念，在每一次巨洪发生之前，影响巨洪的主要物理因子之间一般都会表现出相似的特征，即出现一些固有的配置，这些配置正是长江发生巨洪的强信号，对长江巨洪的预测研究具有重要的指示作用。     

青藏高原冬季积雪异常对东,南亚夏季风影响的初步数值模拟研究

利用一个耦合了简化的简单生物圈模式的大气环流谱模式（ＳＳｉＢ－ＧＣＭ），初步探讨了青藏高原冬季积雪异常对东、南亚夏季季风环流和降水的影响及其机理。结果表明，高原地区积雪增加将使随后地夏季东、南来季风明显减弱，主要表现为东、南亚季风区降水减少，索马里急流、印度季风的印度西南气流弱弱。另外，还提出欧亚大陆雪盖与整个高原雪盖和高原东部雪盖对东、南亚夏季风影响的敏感问题。与欧亚大陆雪盖相比，高原雪盖是影响     

沙漠降春雨——气候变暖的产物

据1996年4月4日《人民日报》报道．面积33万平方公里的塔克拉玛干沙漠腹地，过去降陌十分罕见．3月15日下午，一场春雨从天而降，淅浙沥沥持续近l个小时；3月20日又下了一场4个小时的大雨。无独有偶，今年2月份《中国气象报》曾报道．从卫星云图上观测到塔克拉玛干沙漠腹地有一块l7万平方公里的积雪区，雪深3～10厘米．是有卫星遥感资料30年以来的第一次。     

青藏高原积雪异常与广西气候的关系

利用青藏高原55个地面观测站的积雪日数、积雪深度资料。按年、春、夏、秋、冬不同时段分别进行时段距平计算，选取积雪日数、积雪深度均为正、负距平的年份，划分为高原积雪偏多、偏少年。在此基础上选取距平绝对值相对较大的年份为显着多雪年、显着少雪年。然后分析青藏高原积雪异常与广西异常气候事件的关系特征以及青藏高原积雪显着多、少雪年与广西不同时段的降水、气温的关系特征。结果发现：青藏高原积雪偏多、少与广西异常气候事件的关系不十分明显。好的对应概率也只有60％-75％左右。而青藏高原积雪显着多、少雪年对广西某些时段的降水、气温存在全区性的影响。     

页岩、煤、沥青和原油的生气实验研究

选取了有代表性的页岩(海相页岩与油页岩)、煤、沥青与原油样品进行了真空封闭体系生气模拟实验,研究了不同生气母质的生气高峰阶段及其在不同热演化阶段的气产率及气体组成 ,综合探讨了不同生气母质的生气机制与生气规律及母质类型、热演化程度等对气产率及所生天然气组成的影响.为有效气源岩的判识提供了实验依据.     

A Modeling Study of the Effects of Anomalous Snow Cover over the Tibetan Plateau upon the South Asian Summer Monsoon

The effect of anomalous snow cover over the Tibetan Plateau upon the South Asian summer monsoon is investigated by numerical simulations using the NCAR regional climate model (RegCM2) into which gravity wave drag has been introduced. The simulations adopt relatively realistic snow mass forcings based on Scanning Multi-channel Microwave Radiometer (SNINIR) pentad snow depth data. The physical mechanism and spatial structure of the sensitivity of the South Asian early summer monsoon to snow cover anomaly over the Tibetan Plateau are revealed. The main results are summarized as follows. The heavier than normal snow cover over the Plateau can obviously reduce the shortwave radiation absorbed by surface through the albedo effect, which is compensated by weaker upward sensible heat flux associated with colder surface temperature, whereas the effects of snow melting and evaporation are relatively smaller.The anomalies of surface heat fluxes can last until June and become unobvious in July. The decrease of the Plateau surface temperature caused by heavier snow cover reaches its maximum value from late April to early May. The atmospheric cooling in the mid-upper troposphere over the Plateau and its surrounding areas is most obvious in May and can keep a fairly strong intensity in June. In contrast, there is warming to the south of the Plateau in the mid-lower troposphere from April to June with a maximum value in May.The heavier snow cover over the Plateau can reduce the intensity of the South Asian summer monsoon and rainfall to some extent, but this influence is only obvious in early summer and almost disappears in later stages.     

近50年中国地面气候变化基本特征

采用国家基准气候站和基本气象站的地面资料,系统地分析了中国大陆地区1951年以来近地表主要气候要素演化的时间和空间特征。结果表明,中国近50 a来年平均地表气温变暖幅度约为1.1℃,增温速率接近0.22℃/(10 a),比全球或半球同期平均增温速率明显偏高。地表气温增暖主要发生在最近的20余年,其季节和空间特征与前人分析结论基本一致。降水量变化趋势对所取时间段和区域范围敏感。1951年以来全国平均降水量变化趋势不明显,但1956年以来略有增加。降水变化的空间特征明显而相对稳定,东北北部、包括长江中下游的东南部地区和西部广大地区降水增加,而华北地区以及东北东南部和西北东部地区降水明显减少。分析还发现,近50a来全国平均的日照时数、平均风速、水面蒸发等气候要素均呈显著下降趋势,但积雪地带的最大积雪深度却有所增加。中国日照时间和水面蒸发量变化的空间特征很相似,减少最明显的地区均发生在华北和华东,新疆次之。影响中国年代以上尺度气候变化的因子错综复杂,人类活动引起的大气中温室气体浓度增高可能在一定程度上影响了中国近50 a来的气候,但考虑到尚存的不确定性,目前仍不能给出明确结论。中国东部大部分地区日照时间和水面蒸发量减少可能均起源于人为排放的气溶胶影响,平均风速减弱也有利于水面蒸发量下降,而在西部地区云量和降水量的变化可能更重要。     

基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测

Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。     

青藏高原不同土地覆盖类型下积雪面积判别算法优化北大核心CSCD

MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是直观的积雪分类,包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂多样,积雪斑块化特征明显,单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极,是中国三大稳定积雪区之一,蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖,青藏高原地区积雪融化时间提前,冰川融水增加,影响河流水量,造成洪涝灾害,进而影响人类正常生产生活,因此通过确定不同下垫面阈值,改善传统阈值的积雪高估低估现象,提高积雪识别精度,进而更准确地探究青藏高原积雪状况,显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象,首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证;其次对应站点雪深数据与NDSI序列,证实在下垫面为林地和非林地的区域,去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系,确定不同下垫面最优阈值范围;最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出,林地NDSI=0.03时,总体精度最高为94.02%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%;非林地NDSI=0.26时,总体精度OA最高为94.27%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为0.51%和5.03%。因此选取优化后林地阈值为NDSI=0.03,非林地阈值为NDSI=0.26。为避免地面常规观测资料尺度上的局限性,本文采用高精度的Landsat 8 OLI卫星数据识别结果,作为“真值”对优化后阈值的判别结果进行“像元—像元”级别的验证。在定量验证中,优化后NDSI阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为84.21%,高估误差OE为5.33%,低估误差UE为10.46%;传统阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为82.86%,高估误差OE为1.48%,低估误差UE为15.66%。可以看出在定量验证中,优化后阈值的积雪判别精度更高。同时在定性验证中,积雪大面积集中的区域,新的阈值与传统阈值提取效果均相对较好;积雪相对分散破碎的区域,优化后阈值能提取出大量积雪,传统阈值则不能。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,为NDSI在积雪识别中的应用提供有力的支撑,有助于更准确地了解该地区积雪分布状况。     

基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测

以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数（SCD）数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明：① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著（8.52 m yr ^-1）。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系（R = 0.64,P < 0.01）。