珠江上游都柳江江流域河谷40a来气候变化特征

用沿都柳江河谷流域的三都、榕江、从江三个气象站作为流域上、中、下段代表站,用它们1961～2004年的观测资料进行年平均气温、年极端气温、年日照时数、年降水量等要素的多年气候变化特征分析后知河谷流域90年代中期以后年平均温度明显上升,主要为冬季气温增高所致;上、中段在80年代以后日照时数开始明显减少,中段的减少最为明显,前后20a多年平均减少值约为100h,下段基本无大变化;80年代后流域中、下段降水的变幅加大,洪涝事件增多.     

论贵州农业气候资源优势及其利用

论述了贵州农业气候资源的主要特征为：立体农业气候显著；农业气候类型多样；热量丰富，降水充沛，热水光同期，夜雨较多；阴雨多，光照少．湿度大，风速小。贵州农业气候资源还具气候温和湿润，无霜期较长；资料类型丰富多样；光热水匹配协调；散射辐射，光合有效轿射和紫外线较多等优势，同时提出合理而又充分利用农业气候资源，促进农业可持续发展的对策和建议为：遵循农业气候资源规律，建立合理、高效的种植制度；调整农村牧业和各业内部结构；保护和改善农业生态环境，促进农业可持续发展。     

贵州雾的时空分布特征

采用贵州84个测站累计44a的雾资料,分别从各站多年平均雾日、各站累年出现雾日最多的月份及日数、各站雾最长持续时间、白天雾与夜间雾的概率分布等要素入手,分析贵州雾的时空分布气候特征.     

珠江上游都柳江流域河谷40a来气候变化特征

用沿都柳江河谷流域的三都、榕江、从江三个气象站作为流域上、中、下段代表站,用它们1961~2004年的观测资料进行年平均气温、年极端气温、年日照时数、年降水量等要素的多年气候变化特征分析后知:河谷流域90年代中期以后年平均温度明显上升,主要为冬季气温增高所致;上、中段在80年代以后日照时数开始明显减少,中段的减少最为明显,前后20a多年平均减少值约为100h,下段基本无大变化;80年代后流域中、下段降水的变幅加大,洪涝事件增多。     

基于支持向量机的GNSS时间序列预测

在深度学习的理论框架下,针对预测全球卫星导航系统(GNSS)时间序列,传统的经验风险最小化预测模型误差大精度低,泛化性能差且对历史数据的经验依赖大的问题.提出一种采用结构风险最小化原则的基于支持向量机(SVM)的时间序列预测模型．通过和多层的BP神经网络预测模型预测效果比较,结果证明SVM预测模型拥有更好的时间序列预测效果．      

环境因素对毛乌素沙地旱柳树干液流的影响分析

在干旱-半干旱地区,研究植物的耗水特征及与气象因子、地下水水位的关系对水资源合理开发利用和生态环境保护具有重要的意义。采用原位监测方法,对气象、树干液流、土壤含水率和地下水水位进行了观测,研究了毛乌素沙地广泛分布及与地下水关系密切的旱柳与气象因子、土壤含水率以及地下水水位的关系。研究表明:水汽压亏缺和潜在蒸散发是控制旱柳耗水最重要的气象因素;研究期内,土壤含水率对旱柳耗水的影响较小;旱柳的耗水与地下水具有密切的关系,随着水位埋深的增大,旱柳的耗水先增大后减小,在水位埋深1.25 m处达到最大。利用地下水的昼夜波动计算了地下水的蒸散发消耗量,发现旱柳的用水与地下水的蒸散发消耗量具有一定的相关性,表明地下水是旱柳重要的用水水源。     

贵州省区域性强降水过程评估方法初探

采用贵州省84个国家级气象观测站1961—2017年逐日降水量,根据拟定的强降水过程判断条件,对区域性强降水过程进行识别,选取气候标准期内每次过程的持续天数、总雨量、总站次、暴雨量、暴雨站次5个指标,进行正态化和标准化处理。采用主成分分析方法确定各指标权重,得到贵州省区域性强降水过程的综合强度评估模型,并进行等级划分。结果表明,综合强度评估值与历史强降水事件具有较好的一致性,为强降水定量评估提供了一定的科学依据和基础。     

提升期刊影响力的途径探索

该文针对2006—2017年《贵州气象》刊登的1 687篇论文,统计分析期刊载文量、出版时滞、作者分布、论文质量、被引情况、读者分布及阅读习惯等。发现论文的内容是期刊的核心竞争力,内容是凝聚作者、吸引读者的关键所在。最后,探索期刊提升影响力的途径,努力办出精品期刊。     

超高层建筑设定地震反应谱研究

目前,地震危险性分析主要有确定性和概率性方法,确定性方法主要是依据研究区内的地震构造和历史地震资料来确定最危险地震:概率方法是考虑场点若干年内超过某-地震动参数值的概率,提供具有概率含义的地震动参数.这两种方法都有其不足,为了更好的满足实际工程的抗震设防要求,设定地震方法被提出并得到应用.     

地震活动性预测并划分未来地震发生的潜在区域方法研究

采用网格地震方法,选取面积百分比(33%),确定圈闭区域的半径,统计后期地震发生在圈闭区域内的概率。在我国4个不同构造环境和地震活动水平的地区,分别统计了后期地震发生在圈闭区域内的概率。结果表明,4个地区后期地震发生在圈闭区域的概率远远大于面积百分比。说明未来地震是高度地聚集在过去地震发生的区域内,采用地震活动性预测并划分未来地震发生的潜在区域的方法是可行的。