天山以北G312,G218公路沿线最大积雪厚度设计极值研究

根据新疆天山以北Ｇ３１２,Ｇ２１８公路沿线近２０个气象测站３６年最大积雪厚度,海拔高度等资料,利用熵理论模式中的极值分布,多项式,指数函数等方法,对新疆天山以北Ｇ３１２,Ｇ２１８公路沿线不同高度３０年一遇最大积雪厚度的设计极值进行了研究。提出天山以北Ｇ２１８线,果子沟海拔高度２０００ｍ处,设计最大积雪厚度３０年一遇,建议值为１５３ｃｍ。     

新疆建筑工程设计中风研究及其应用

应用熵最大原理导出的概率模式研究了新疆建筑工程设计中最大风速的分布规律,并通过近１００个气象观测站３６年（１９６１～１９９６年）资料的分析,发现新疆最大风速若干规律性,在此基础上,建立了新疆风压系数预测模式为：Ｗ０＝０．０６１３ｅ＾－０．０００１ｈ,以预测模式和概率模式揭示了新疆风压分布特征。结果表明：新疆大多数气象观测站的最大风速遵循Γ分布;新疆风压系数随海拔高度的增加呈指数率减少;新疆风压分布     

天山以北G312、G218公路沿线最大积雪厚度设计极植研究

根据新疆天山以北G312、G218公路沿线近20个气象测站36年（1961－1996年）最大积雪厚度、海拔高度等资料,利用熵理论模式中的极值分布、多项式、指数函数等方法,对新疆天山以北G312、G218公路沿线不同高度30年一遇最大积雪厚度的设计极值进行了研究。提出天山以北G218线,果子沟海拔高度2000m处,设计最大积雪厚度30年一遇,建议值为153cm。     

新疆建筑工程设计中风压研究及其应用

应用熵最大原理导出的概率模式研究了新疆建筑工程设计中最大风速的分布规律 ,并通过近100个气象观测站36年(1961～1996年)资料的分析 ,发现新疆最大风速若干规律性 ,在此基础上 ,建立了新疆风压系数预测模式为 :W。=0.0613e -0.0001h ,以预测模式和概率模式揭示了新疆风压分布特征。结果表明 :新疆大多数气象观测站的最大风速遵循Г分布 ;新疆风压系数随海拔高度的增加呈指数率减少 ;新疆风压分布特征为 :北疆大于南疆 ,西部、东部大于中部 ;高山和高原地区大于中低山区。风口、河谷风压值最大。塔里木油田地区风压特征为 :由东北向西南递减。这对于新疆建筑工程设计及相关的电力、公路等工程设计都具有重要的科学意义和使用价值。     

最大熵原理

“最大熵原理”是近年来较常见到的科学词汇.本文对于这个原理的由来、内容、应用作了简要介绍.它指出了最大熵原理可以从信息理论(一种统计数学理论)引申出来,也可以从物理学中的热力学第二定律引申出来.在着重介绍了信息论中的最大熵原理引出办法之后还通过实例介绍了如何把它应用于宏观的物理、气象系统之中.文章还提出用最大熵原理来统一概率的各种分布函数的认识.     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。     

1960—2012年呼伦贝尔市积雪时空分布特征

文章利用呼伦贝尔市1960—2012年16个气象台站逐月最大积雪深度、积雪日数及其初终日资料,采用显著性检验、S/N(10a滑动)突变检验及Morlet小波分析方法对呼伦贝尔地区积雪的初终日、积雪日数与积雪深度的时空分布特征进行了分析。结果表明:该地区南部阿荣旗的积雪初日通过了0.10显著性检验,北部根河、东北部小二沟、中部海拉尔的积雪终日分别通过0.01、0.05和0.10显著性检验,表明全市积雪呈现初日略推迟、而终日明显提前的特征,反应了高纬度地区升温明显,尤其是春季气温升幅大的气候变化特点;积雪日数年际变化均减少,其中北部根河通过了0.05显著性检验,表明纬度高的地区升温明显对积雪日影响较大;最大积雪深度的年际变化是增大的,其中南部阿荣旗、北部根河、中部海拉尔都通过0.01显著性检验,表明全市的大雪过程随年际变化趋势是增多的或降雪过程量级是增大的特点。Morlet小波分析表明,积雪日数的主要周期为准10a和准20a;积雪深度的主要周期区域间差异较大。     

新疆建筑工程设计中雪压的研究及应用

应用熵最大原理导出的极值分布概率模式,研究了新疆建筑工程设计中最大积雪厚度极值的分布规律,揭示了新疆最大积雪厚度极值和雪压的分布特征。结果表明：新疆各测站的最大积雪厚度遵循熵最大原理导出的极值分布,并进行了熵理论模式的适度检验（k－s检验）,通过率达89％,对新疆建筑工程设计及相关的公路工程设计等都具有重要的科学意义和使用价值。     

北疆积雪深度和积雪日数的变化趋势

 选取新疆北疆20个站1961-2006年积雪及稳定积雪日数、最大积雪深度资料,同时选择冬季降水量和气温稳定通过0℃以下的日数作为积雪的影响因子,分析了46 a来北疆积雪的变化趋势。结果表明：46 a来最大积雪深度呈显著增加趋势,平均年增长0.8%,其变化与冬季降水量增加有关,呈正相关;积雪日数和稳定积雪日数也呈稍增加趋势,增加主要发生在1960-1980年代,1990年代以来有所减少,其变化与气温稳定通过0℃以下的日数呈显著正相关。     

陇海—京广线沿线河南段年最大风速和年最大积雪深度重现期研究

为对陇海线和京广线提速160—250 km速度段最大风速和最大积雪深度的气候可行性进行论证,根据从建站到2006年陇海—京广线沿线12个气象观测站历年最大风速和最大积雪深度资料,利用Gumbel分布、Weibull分布和Gamma分布对各站最大风速和最大积雪深度的重现期进行了分析。结果表明:陇海线和京广线交叉点上的郑州气象观测站年最大风速具有极为显著的线性下降趋势,每10 a风速减小2.85 m/s;年最大积雪深度没有明显的线性趋势,以波动变化为主。各站年最大风速和最大积雪深度均具有明显的阶段性变化特征。无论是年最大风速,还是年最大积雪深度,多不能拒绝其服从Gumbel、Weibull和Gamma分布的假设,但以Weibull分布形态为主,服从Gumbel分布形态的只有商丘和虞城2站的最大风速及许昌、中牟、开封和兰考4个气象观测站的最大积雪深度。百年一遇的年最大风速多在20.00 m/s以上,最大值为郑州的26.79 m/s;最大积雪深度则均在21.90 cm以上,最大值同样出现在郑州,最大积雪深度为30.83 cm。     

利用遥感技术监测太白山积雪变化

采用TM影像对太白山1988—2010年冬季积雪面积变化进行分析,结果表明：太白山积雪主要分布在海拔3 000m以上的山顶及山坡两侧,积雪面积在波动中呈下降趋势。2010年积雪面积为90.84km^2,1988年积雪面积为95.98km^2,23a积雪面积减少了5.14km^2。深雪区面积急剧萎缩,浅雪区的面积增加。2000年深雪区面积占总面积的62.5%,2010年深雪区面积仅占总面积的26%。23a间太白山积雪面积在波动中减少,积雪厚度也在逐年降低。     

新疆暴雨的若干规律性

应用熵最大原理导出的公式研究了新疆暴雨时面深分配规律，并通过近４００个水文、气象测站３２ａ资料的分析，发现新疆暴雨的若干规律，这对于新疆暴雨研究和水利工程设计及暴雨洪水灾害防治等都有实用价值     

基于MODIS积雪覆盖产品的中国天山积雪时空分布特征研究

利用2002-2016年MODIS逐日积雪遥感产品(MOD10A1、MYD10A1),采用日产品合成法、临近日分析法、空间滤波法和相邻时间合成法,生成天山山区逐日晴空积雪遥感产品数据集,研究分析了天山山区积雪时空分布特征。结果表明：近15a,天山山区平均积雪覆盖面积变化不明显,呈略微减少趋势,但主要表现为年际间的波动变化;分季节来看,天山山区积雪覆盖面积冬季 > 秋季> 春季 > 夏季;积雪面积从9月开始积累,1月达到峰值,占天山总面积的50±25%,3月开始消融,8月达到最低值,仅占天山总面积的为3.5±2%。;天山山区大部分区域积雪开始时间在第300天之后,积雪结束时间在第40~150天左右,海拔较高的区域积雪开始时间较早;天山山区平均积雪日数小于60天的不稳定积雪区主要分布在天山南坡、北坡边缘地带,占整个天山面积的44.57%,平均积雪日数在60~300天之间的区域占比为53.4%,主要分布在天山中部和北坡部分区域,平均积雪日数大于300天的永久积雪区,主要分布在海拔3800以上区域,占天山面积的2.03%。     

兰州市区最大混合层厚度变化特征分析

根据Ｈｏｌｚｗｏｒｔｈ干热曲线法求最大混合层厚度的基本原理,提出了两种计算最大混合层厚度的方法－求解二元一次方程组法和逐步辐近法。利用此方法和兰州市气候站１９８８～１９９２年逐日的气象观测资料,计算并分析了兰州市城区最大混合层厚度的时间变化特等,其月平均值的年变化呈单周期型,即１２月最低（７１６ｍ）,５月份最高（２０７４ｍ）;旬平均值的年变化真挚基本上与月平均值的年变化一致只是在４月下旬和６月下旬     

1961-2008年黑龙江省积雪变化特征

利用黑龙江省1961-2008年积雪初日、终日、最大积雪深度资料,采用统计方法分析了黑龙江省积雪时空变化特征。结果显示：黑龙江省积雪初日明显推迟,速率为2.5 d/10 a;终日明显提前,速率为1.6 d/10 a;最大积雪深度明显减少,速率为1.1 cm/10 a。     

北京地区平均最大混合层厚度的时间变化特征

大气混合层厚度是大气环境质量影响预测中所需的重要参数。应用Holzworth干绝热法计算最大混合层厚度的基本原理,采用王式功等提出的逐步逼近法计算了北京观象台站1970—2007年的最大混合层厚度,分析了最大混合层厚度38年的变化和月平均值的年变化特征,同时应用2004—2007年同期的北京地区空气质量等级与同期大气混合层厚度逐月分布频率进行比较。结果表明,北京观象台的平均最大混合层厚度自1970—1998年有逐年减小趋势,1998年达到最小值,而从1998—2007年有逐年增加趋势,年平均最大混合层厚度与年降水日数有较为明显的负相关关系。最大混合层厚度的年变化表现出冬季低和夏季高的特征,且在夏季的7月和8月出现一个相对的低谷。空气质量等级与同期大气混合层厚度逐月分布频率表明,较高的最大混合层厚度出现频率较大的月,空气质量等级为1级和2级出现的频率高,而较低的最大混合层厚度出现频率较大的月,其空气质量等级为3级和4级出现的频率高。     

利用卫星遥感和地面实测积雪资料分析近年新疆积雪特征

利用2003—2005年卫星SSM/I的每日雪深资料,1996—2004年冬、春的NOAA/AVHRR积雪旬覆盖面积资料,以及1996—2002年新疆北部11个地面台站的积雪观测资料,研究了近年新疆积雪的时空分布特征。结果表明:新疆积雪年际变化大,近年最大积雪日数和面积出现在2000—2001年。积雪主要集中在天山山脉以北地区,该区大部分地区每年冬、春积雪覆盖旬数超过了15旬,在西南昆仑山脉地区也有小范围的高值区,部分年份的冬、春积雪覆盖旬数超过了15旬。另外,山区积雪覆盖旬数明显高于盆地,准葛尔盆地积雪覆盖旬数明显多于塔里木盆地。积雪年际变化较显著的地区在中部天山山脉地区、西南部昆仑山脉地区和西部阿尔金山脉地区,均超过了6旬。积雪深度在每年的2月达到最高。高值出现在阿勒泰地区、塔城、天山北麓、准噶尔盆地南缘和南疆西部的托什干河流域一带,达到近40 cm。     

青海地区常规观测积雪资料对比及积雪变化趋势研究

应用青海44个台站1962—2005年逐月积雪深度和积雪日数资料,对比了这两份常规积雪资料在表征青海地区积雪变化特征上的一致性,并对近十几年来的积雪变化新趋势做了分析。结果表明:积雪深度和积雪日数均能比较一致地反映整个青海地区积雪变化趋势:夏、秋季积雪从20世纪60年代至21世纪初为一致的减少趋势;冬、春季积雪在20世纪60年代至90年代初增加,而从20世纪90年代中期至21世纪初积雪呈显著减少趋势。后期的减少趋势远比前期的增加趋势明显。青海地区不同季节积雪深度和积雪日数趋势变化明显的区域基本一致,但中心位置存在一定的差异。冬季在32.5°~35°N,95°~102°E范围内的唐古拉山、巴颜喀拉山和阿尼玛卿山区,春季在青海东南部阿尼玛卿山区附近,均明显地表现出20世纪90年代中期以后积雪的减少和前期积雪的增加。不同季节积雪深度和积雪日数的相关系数分布存在一定差异:冬季两份资料相关相对较小的区域位于青海中南部巴颜喀拉山西区至阿尼玛卿山西区一线;春季相关系数小于冬季,青海东北边缘以及东南边缘地区,相关系数未能通过95%信度检验;夏、秋季积雪较少,相关较小的区域集中在青海东南部地区。而上述区域大多为各个季节积雪较多的地区,应慎重使用该区域的常规积雪资料。综合分析两份积雪资料,确定青海地区冬季多雪年为1964,1975,1993,1995和1998年,少雪年为1963,1965,1969,1997和2003年;春季多雪年是1977,1982,1987,1989和1990年,少雪年是1969,1979,1985,1999和2001年。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。