印度尼西亚海潮致混合研究现状与展望

印度尼西亚海(简称印尼海)位于热带太平洋和印度洋交汇的海域,是全球最大的内潮生成海域。内潮耗散导致强烈的潮致混合,一方面将温跃层以下的海水卷入上层,降低印尼海海表温度,之后通过海气相互作用产生显著的天气和气候效应;另一方面对穿越印尼海的印度尼西亚贯穿流的物质与能量输运也有着重要影响。自Arlindo计划以来,人们对印尼海潮致混合的认识不断深化,并通过在海洋环流数值模式中考虑印尼海强潮致混合过程,提升了对印尼海和全球大洋环流的模拟效果。但由于缺乏现场观测资料和针对性的潮致混合参数化方案,印尼海潮致混合特征的定量描述及其在海洋环流与气候模式中的表达尚未完全解决。本研究对印尼海潮致混合及其在海洋环流和气候数值模式中的应用的最新研究成果进行了概述和展望,并对未来该海域混合观测方案和潮致混合参数化方案提出了针对性建议。     

非通航孔桥墩自适应拦截网防撞装置实船拦截试验与水动力计算

针对非通航孔桥墩,研发了一种自适应拦截网防船舶撞击装置,主要由系泊大浮体、系泊锚链和固定锚、自适应小浮筒、拦截网、恒阻力缆绳以及触发钢索所组成。阐述了该防撞装置设计原理,即偏航船舶撞击该防撞装置,小浮筒会带动拦截网自适应地从水平状态竖起展开,包裹住来撞船首,再通过相连浮体的运动阻力和恒阻力缆绳来吸收船舶动能,拦截住船舶,保护非通航孔桥墩安全。随后介绍在福建平潭海峡大桥引桥附近海域实施的实船撞击自适应拦截网防撞装置的大型试验,试验结果显示:自适应拦截网成功升起,船舶被安全拦截,从而实验证实了设计原理与设计方案的可行性和可靠性。最后,采用大型水动力分析软件AQWA对防撞装置拦截船舶过程进行数值模拟,模拟结果与实验结果基本一致,说明了数值仿真具有较好的计算精度和可靠性,能够为该防撞装置的结构设计与优化提供重要的参考。     

第二次国际印度洋科学考察计划(IIOE-2)介绍

为纪念首次国际印度洋科学考察计划(International Indian Ocean Expedition,IIOE)成功实施50周年,进一步推动印度洋多学科交叉的新认识,政府间海洋学委员会(Intergovernmental Oceanographic Commission,IOC)、国际海洋研究科学委员会(Scientific Committee on Oceanic Research,SCOR)和印度洋全球海洋观测系统计划(Indian Ocean Global Ocean Observing System,IOGOOS)在2015年联合启动了第二次国际印度洋科学考察计划(Second International Indian Ocean Expedition,IIOE-2,2015—2020年)。本文简要回顾了首次IIOE的发起、实施和主要成果,介绍了IIOE-2的主要内容和我国的优先参与方向,呼吁我国科学家将IIOE-2与我国"一带一路"倡议相结合,更加积极地参与IIOE-2国际合作,推动在印度洋环流与气候、海洋生态系统与可持续发展、地球生物化学循环、海底科学等领域取得新的科学进展。     

Forecasts of South China Sea surface temperature anomalies using the Niño indices and dipole mode index as predictors

Based on an empirical orthogonal function (EOF) analysis of the monthly NCEP Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) data in the South China Sea (SCS) after removing the climatological mean and trends of SST, over the period of January 1982 to October 2003, the corresponding TCF correlates best with the Dipole Mode Index (DMI), Niño1+2, Niño3.4, Niño3, and Niño4 indices with time lags of 10, 3, 6, 5, and 6 months, respectively. Thus, a statistical hindcasts in the prediction model are based on a canonical correlation analysis (CCA) model using the above indices as predictors spanning from 1993/1994 to 2003/2004 with a 1–12 month lead time after the canonical variants are calculated, using data from the training periods from January 1982 to December1992. The forecast model is successful and steady when the lead times are 1–12 months. The SCS warm event in 1998 was successfully predicted with lead times from 1–12 months irrespective of the strength or time extent. The prediction ability for SSTA is lower during weak ENSO years, in which other local factors should be also considered as local effects play a relatively important role in these years. We designed the two forecast models: one using both DMI and Niño indices and the other using only Niño indices without DMI, and compared the forecast accuracies of the two cases. The spatial distributions of forecast accuracies show different confidence areas. By turning off the DMI, the forecast accuracy is lower in the coastal areas off the Philippines in the SCS, suggesting some teleconnection may occur with the Indian Ocean in this area. The highest forecast accuracies occur when the forecast interval is five months long without using the DMI, while using both of Niño indices and DMI, the highest accuracies occur when the forecast interval time is eight months, suggesting that the Niño indices dominate the interannual variability of SST anomalies in the SCS. Meanwhile the forecast accuracy is evaluated over an independent test period of more than 11 years (1993/94 to October 2004) by comparing the model performance with a simple prediction strategy involving the persistence of sea surface temperature anomalies over a 1–12 month lead time (the persisted prediction). Predictions based on the CCA model show a significant improvement over the persisted prediction, especially with an increased lead time (longer than 3 months). The forecast model performs steadily and the forecast accuracy, i.e., the correlation coefficients between the observed and predicted SSTA in the SCS are about 0.5 in most middle and southern SCS areas, when the thresholds are greater than the 95% confidence level. For all 1 to 12 month lead time forecasts, the root mean square errors have a standard deviation of about 0.2. The seasonal differences in the prediction performance for the 1–12 month lead time are also examined.     

东平湖二级湖堤级别的探讨

东平湖是黄河下游的重要分滞洪工程,二级湖堤是东平湖的隔堤,将东平湖滞洪区分隔为新老湖区,2级运用。根据新湖区情况的变化和老湖功能作用的变化,可以看出二级湖堤现堤防级别与东平湖现状及规划不相符,需重新确定,应由4级堤防提高到1级堤防。同时,南水北调远期规划利用东平湖老湖作为调蓄水库,对其二级湖堤功能的变化进行了分析,提高了远期二级湖堤将成为水库围坝,为1级建筑物。     

农村集体土地征地价格空间分布与城镇区位分布关系研究——以武安市为例

本文以河北武安市为例,研究分析区位因素中各因子如何影响征地价格的空间分布。综合利用GIS法、图示法、文献资料法、比较分析法,通过多年的征地案例整理,将征地案例样点标注到行政图上,并结合GIS手段将武安市征地价等级分区,进而分析征地价格的空间分布规律。根据选取的区位因子与征地价格进行分析比较,发现武安市的征地价格在空间分布上有一定的规律性,这种规律性与城镇的区位分布具有很强的相关性。     

基于数学形态学的建筑物轮廓信息提取

针对高空间分辨率卫星图像上建筑物的特点,提出了一套半自动、快速简单的建筑物二维轮廓信息提取技术流程。首先,利用最大同质性近邻滤波算法(MHN)对图像进行预处理;然后,利用基于数学形态学经典算法(腐蚀、膨胀、开操作及闭操作等)重建的微分形态学断面方法(DMP)进行建筑物二维轮廓信息提取,并在结构算子的步长选择方面对方法进行了初步改进;最后,结合区域标识和面积阈值分割等方法进行了后处理操作。以北京师范大学校园QuickBird图像为例的试验结果显示,该方法不仅对规则建筑物的提取效果良好,还可以有效地提取出形状复杂的建筑物轮廓信息。     

“太阳风”探测方法

“太阳风”探测方法刁顺（中国石油天然气总公司科技发展局,北京,１００７２４）张军华王永刚（石油大学,东营,２５７０２６）除了地震方法以外,非地震方法在研究地球内部结构时,也有其独自的长处和特点,可以分为重力、磁法和电法三类方法。磁法和电法在研究地球结...     

中国近海海上溢油预测与应急决策支持系统研发

开发了中国近海海上溢油预测与应急决策系统,由三维水动力模型、溢油风化模型、环境敏感区图和决策支持模型组成。系统能够预测海面油膜的漂移-扩散行为和风化过程,提供敏感区污染预警和资源优先保护次序、溢油应急优化方案以及溢油清污效果实时动态模拟。作为海上溢油应急反应决策平台,系统能够通过网络提供服务。     

数据挖掘研究综述及其在国土资源信息化中的应用研究初探

本文系统论述和总结了数据挖掘和空间数据挖掘的概念、技术方法和研究现状。详细介绍了目前主流的数据挖掘厂商及解决方案。文章最后简要分析了数据挖掘技术在国土资源行业中的研究现状,并对如何利用这些新技术为国土资源业务管理与决策支持提供帮助进行了初步探讨。