安徽中南部震旦纪-三叠纪二级层序的划分

安徽中南部震旦纪至三叠纪各时期为陆源碎屑沉积环境和碳酸盐沉积环境的交替,据沉积盆地内或滨、浅海交接地带沉积相序的变化、相的叠置变化关系,结合关键部位的层序界面和凝缩层特征,将其分为８个二级层序,每一个二级层序在盆地内或滨、浅诲交接部位,在沉积相序上总的趋势均表现为由浅→深→浅的变化,且与海平面变化曲线相吻合。二级层序的界线和凝结层往往是该二级层序内若干个三级层序中海平面下降或上升最为显著的转折部位,这些界面类型往往与构造运动、海平面变化、冰川事件有关。     

T63中期数值天气预报谱模式

简要地介绍了国家气象中心中期数值天气预报模式，并且，给出了业务７天预报初步结果，其有效预报达５－６天。     

中期数值天气预报业务系统讲座 第三讲 中期预报模式及其对预报的影响

前言 国家气象中心“中期数值天气预报业务系统”中的预报模式是T_(42)L_9(即三角形截波的最大波数为42、垂直层数为9层的谱模式),其原先配置的物理过程参数化方案是美国地球流体动力学实验室(GFDL)70年代的物理过程软件包,它偏重于长期预报和气候模拟。所以,在1990年5月我们又开发了欧洲中心的1979年版本的物理过程参数     

并行计算在数值天气预报模式中的应用

1.引言利用数值模式制作业务天气预报的必须考虑的重要因素之一,就是计算机执行模式程序所需要的时间,特别是墙上时钟时间。只能在限定的墙上时钟时间内完成预报作业,才有业务预报的实用意义。近年来,ECMWF(欧洲中期天气预报中心)的经验表明:作3～10天的中期天气预报,需要一个全球预报模式,利用高分辨率模式和更复     

中期预报模式T63L16在银河－2巨型机上的并行计算

多任务中期预报模式Ｔ６３Ｌ１６［１］主要利用了银河－２（以下简称为ＹＨ－２）巨型计算机提供的多任务并行计算环境，在原欧洲中期天气预报中心（ＥＣＭＷＦ）Ｔ１０６Ｌ１９模式版本的基础上，针对ＹＨ－２计算机的特点，实现了多任务并行计算，且获得了较高的加速比．     

带状热储地热田的地球物理场特征——以湖南省热水圩地热田为例

湖南省热水圩地热田是东南沿海地区温度最高、储量最大的地热田之一,热储形态为带状。为分析该热田的资源分布规律,指导类似地区的勘探,在区内布置了高精度重磁测量及可控源音频大地电磁测量(CSAMT)工作,构建了区内断裂系统,分析了优良热储位置的地球物理场特征,取得以下认识:①区内发育两组4个方向断裂,第一组为早期形成相互垂直的NNE和NWW向断裂,第二组为晚期形成夹角约75°近NS和NEE向断裂;②优良热储位于NWW向断裂F_4和近NS向断裂F_7交汇带附近,地球物理场显示为剩余重力场低值区与高值区的边界,磁性低异常与高异常的边界,电法剖面上的垂向电性低阻带。     

以地貌单元为依据的工程地质分区研究——以武汉市都市发展区城市地质研究为例

第四纪时期的构造运动和气候变化等具有明显的阶段性特点,地貌单元即是阶段性地质演化的宏观体现。不同地貌单元的构成土体具有特定的岩性、成因、结构、构造等组合及水文地质特征。通过对武汉市地貌、第四纪地质特征(地层、成因、岩性等)及土体工程地质性质等综合调查,发现地貌单元对工程地质条件具有明显的宏观控制意义。进而提出一级地貌分区即地貌区可作为工程地质分区的依据,二级地貌分区即地貌成因类型单元可作为工程地质亚区的划分依据。据此原则,将武汉都市发展区划分出4个工程地质区和14个工程地质亚区。并根据不同地貌单元的第四纪沉积物岩性、成因及沉积环境对各个工程地质区和亚区的工程地质特性进行了讨论。     

江西宁都丹霞地貌地质特征及成因分析

通过电磁测深和野外地质调查,从物质基础、构造作用和外营力作用等方面阐述江西宁都丹霞地貌景观的地质特征,探讨丹霞地貌主要的成景地层和形成模式,并与东南部邻近地区典型丹霞地貌进行对比。研究表明:宁都地区丹霞地貌的成景地层主要是晚白垩世河口组和塘边组,地壳抬升使红层暴露于地表,在流水侵蚀、崩塌等地质作用下,塑造了如今的丹霞美景。与东南部邻近地区典型丹霞地貌对比,发现受地理条件和丹霞地貌发育演化阶段控制,宁都丹霞地貌与东南部邻近地区典型丹霞地貌既具有共同性,也具有其独特性。新生代以来,该区整体缓慢抬升,白垩纪燕山运动—喜马拉雅运动期间,受NE—NNE向断裂带活动影响,发育切割红层的多级断裂和节理。宁都地区属亚热带湿润气候,降雨量丰富,在赣江及其支流共同作用下,不同的岩性组合经差异风化剥蚀形成赤壁丹霞和红层丘陵地貌景观。这对进一步开发和保护地学旅游资源,支撑赣州脱贫攻坚工作,以及对比研究中国东南部地区丹霞地貌特征具有重要意义。     

商用飞机气象观测温度、风场随机误差分析

随着我国AMDAR资料（商业飞机气象观测）不断增加并已逐步应用于数值天气预报,AMDAR观测资料的质量影响其在天气预报业务中的应用效果。为评估AMDAR数据的质量,利用统计学方法,通过对选定的AMDAR温度及风场观测数据,进行其质量特性量一随机误差均方根的统计分析。分析结果表明：温度的随机误差均方根为0．90℃,风速的观测随机误差均方根为1．24m／s。温度观测随机误差均方根、风速观测误差均方根在边界层较大,边界层以上较小。在300hPa-500hPa气压层达到最小,其温度观测随机误差为0．76℃、风速观测随机误差均方根为1．03m／s。